「上下文检索」共找到 878 篇相关文章
最强多模态模型也拿不到30分?DeepImageSearch定义相册搜索新范式,开启个人视觉记忆的深度搜索时代
人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式,将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench,用ImageSeeker框架评测主流模型,结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1,这次是真的卷到DeepSeek了。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1,其上下文能力媲美Gemini 2.5 Pro。M1在部分评测中表现中规中矩,但在MRCR(4 - needle)测试中屠榜。它得益于MiniMax - 01基座模型,应用Lightning Attention机制,开源了40K和80K两个版本。
MIT这篇RLM论文,给出了Scaling的另一种可能~
当大家普遍认为解决长上下文问题要靠扩大模型上下文窗口时,MIT 最新的 RLM 论文提出新路径。其 code 已开源,能实现无界上下文处理,可让任意大语言模型处理 10 万 +token。
开源即屠榜!UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜,刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME,刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架,经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调,在多任务达SOTA,项目已开源。
InfoDeepSeek:首个开放网络环境下的智能体信息搜寻质量评估基准
上海交通大学与华为诺亚方舟实验室联合推出InfoDeepSeek,它是首个评估真实动态网络环境下智能体信息搜寻质量的基准。该基准有挑战性问题、真实动态环境等亮点,还开展实验揭示智能体行为特性。
推出4个月就狂赚3亿?!百万用户应用CTO弃Copilot转Claude Code:200美元拯救我的137个应用
Anthropic 公司推出的 AI 编码助手 Claude Code 推出 4 个月吸引 11.5 万开发者,单周处理 1.95 亿行代码,年化收入预估达 1.3 亿美元。开发者认为它优势明显,Soham 级别的生产力,还分享使用技巧。
给Agent加上知识图谱,开源版Palantir
Semantica是LLM、向量库与Agent框架下的语义/上下文层,能把碎片化企业数据变成结构化、可查询的上下文图与知识图谱。介绍了其面向对象、功能、优势、使用方法、架构等内容。
清华刘知远团队论文:最小化结构改动,短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026
大语言模型发展中,上下文长度成关键瓶颈,主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》,提出可切换注意力框架,为长上下文研究提供新思路。
Claude Code没有“魔法”
资深工程师 Daisy Hollman 在演讲介绍了 Claude Code 插件设计与上下文工程原语,以及 Anthropic 内部多 Agent 工作流。指出定制模型可放大能力,上下文窗口是关键,还探讨多种插件抽象与工作流扩展方式。
深度拆解 Muse Glimmer,24GB 显存跑 30B Agent,Meta 到底做了什么?
昨天,Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer,支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放,有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开,在多方面做了取舍。