「上下文控制」共找到 1092 篇相关文章
多尺度特征融合：原理、结构与实用算法案例
文章介绍多尺度特征融合技术，它结合网络不同层次特征以捕获丰富上下文信息，在目标检测等任务广泛应用。阐述原理、常用方法，介绍FPN、U - Net等结构，并给出基于这些结构的实用算法案例与Python代码。
句子级溯源+生成式归因，C²-Cite重塑大模型可信度
在人工智能发展背景下，大模型内容可信度成焦点。北邮百家AI与小米团队提出溯源大模型C² - Cite，首创上下文感知归因生成技术，解决现有归因模型缺陷，已被WSDM 2026收录。
让AI生成视频「又长又快」：Rolling Forcing实现分钟级实时生成
南洋理工大学与腾讯ARC实验室联合研究，由博士生刘坤昊等完成，提出Rolling Forcing方法，通过滚动窗口联合降噪等创新设计，突破实时长视频生成瓶颈，实现分钟级实时生成，还支持交互控制，但仍有优化方向。
机器人手画圆圈，怎么就成为了一大难题了？
华人研究者 Tom Zhang 所在的 DaxoRobotics 团队推文称其机械手花两天画出圆圈，这或为机器人手首次画圈。该机械手用柔性手指夹笔画圆，靠肌腱控制，传统求解器难应对，还具超人类灵活性。
实测最新开源的DeepSeek-OCR后，我有些不一样的看法，有些话可能只有我敢说
实测最新开源的DeepSeek - OCR，它并非传统OCR，不适用于传统场景。其最大意义是解决大模型上下文长度问题，通过文字图片压缩解压提高处理速度。模型功能多样，是让AI看图思考的新思路。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。
AGI新技术路线：下一代稀疏注意力机制Monte Carlo Attention开源
超对称技术公司开源了 Monte Carlo 注意力机制，用于新版基座模型 BigBang - Proton。它在二进制块编码技术上，用块间代表交流机制实现线性复杂度，解决了传统方法的缺点，可实现理论上无限的上下文长度，对现有预训练技术和硬件设计影响深远。
比豆包手机还狠！Gemini电视登场CES，谷歌打响客厅革命第一枪
2026年CES上科技新品频出，谷歌将Gemini AI引入Google TV，让电视具备自然语言内容发现与推荐、教育深度学习等功能，还增强语音控制能力，打响客厅AI革命第一枪，同时涂鸦智能展示了AI生活助手等产品。
Claude Opus 5深夜发布，以一半价格逼近Fable 5。
周六凌晨Claude Opus 5全量上线，在所有Claude产品里可用。它有100万上下文，知识最新到2026年5月。跑分显示其在很多领域逼近Fable 5，价格仅为一半。它和Fable 5各有优势，还带来Claude Code使用的变化。
AgentScope 正式发布 Skills 支持 - 实现渐进式披露
文章指出大语言模型驱动的Agent系统存在核心矛盾，常见上下文加载方案有局限，缺乏灵活机制。介绍了AgentScope发布的Skill机制及渐进式披露策略，还讲了其在Java中的实现，最后分析了适用与不适用场景。