「上下文信息」共找到 1261 篇相关文章
GPT-5.4发布,最适合OpenClaw的天选模型登场了。
GPT-5.4发布,作者认为它是OpenClaw天选模型。此前Claude贵且受限,GPT-5.3-Codex世界知识差。GPT-5.4代码能力强、世界知识优,还具多特性,如大上下文窗口,目前ChatGPT已上线。
一文彻底搞懂 MCP:AI 大模型的标准化工具箱
MCP(模型上下文协议)是 Anthropic 于 2024 年 11 月开源的新技术,是 AI 大模型的标准化工具箱。它能让大模型与外界互动、获取信息、完成任务,整合 Function Call 标准,几乎所有大模型都可接入。
更可靠的主播助理:淘宝主播Agent的Harness工程实战
文章聚焦淘宝主播Agent的Harness工程实战。介绍了Harness基础定义与分层结构,阐述上下文工程、工具调用等八项实战内容,还提及记忆体系特色,强调Harness工程是让主播Agent可用、可控、可演化的关键。
万帧实时!流式3D重建天花板,被国产开源模型打破了
蚂蚁正式开源 LingBot-Map,这是基于几何上下文 Transformer 的纯自回归流式 3D 重建基础模型。它能在恒定内存下实现超万帧长视频实时三维重建,处理速度约 20 FPS,在多基准测试中超越现有流式方法。
抢先体验GenFlow2.0:未来多Agent协作的理想形态
作者在百度邀测会抢先体验Genflow 2.0,用其解决小学教改信息查询问题,还让它生成创意图片。它得益于“沧舟OS”,有流畅、并发且跨模态能力,架构全自研,测试版亮点多,值得期待8月正式上线。
马斯克兑现承诺,开源X推荐算法!100% AI驱动,0人工规则
1月11日马斯克宣布7天内开源X平台推荐算法,如今承诺兑现。新算法由Grok驱动,全AI化,移除人工规则。它双引擎驱动信息流、15种行为预测打分,还揭示过滤机制与设计理念,为创作者提供曝光建议。
重塑记忆架构:LLM正在安装「操作系统」
现代大型语言模型(LLM)存在「记忆缺陷」,难以维持长期记忆。近期关于大模型记忆的研究增多,如 MemOS 等。文中介绍了长上下文处理能力与记忆的关系、记忆类型,以及实现 LLM 记忆的多种方法和相关研究成果。
源神!Twitter推荐算法被马斯克悄悄开源了
马斯克将X平台(原Twitter)「为你推荐」信息流算法开源,不到一天冲到5000 Star。该算法将站内与站外内容合二为一,用基于Grok的Transformer模型统一排序,移除手工特征与大部分启发式规则。
首个实例理解3D重建模型!NTU&阶越提出基于实例解耦的3D重建模型,助理场景理解
人类能自然感知3D世界的几何与语义,但AI做到“两者兼得”是挑战。NTU联合StepFun提出IGGT,将空间重建与实例级上下文理解融为一体,还构建了InsScene - 15K数据集,解决了传统方法的问题。
「幻觉」竟是Karpathy十年前命名的?这个AI圈起名大师带火了多少概念?
AI大牛Andrej Karpathy是命名大师,“幻觉”一词由他命名,2022年随ChatGPT火起来。他还提出软件2.0、3.0,氛围编程、细菌式编程等概念,转发带火上下文工程,平时推文也让一些问题受关注。