「上下文控制」共找到 1092 篇相关文章
VerseCrafter:给视频世界模型装上4D方向盘,精准运镜控物
复旦大学与腾讯等机构提出VerseCrafter,这是通过显式4D几何控制实现的动态逼真视频世界模型,能精准控镜和指挥物体3D运动。它用独特方法构建4D可控世界模型,实验超现有SOTA方法,代码与模型已开源。
不吹不黑,GPT-5代码能力究竟怎么样?跟 Gemini 和 Claude 的对比测试给你答案
作者测试了 GPT-5 的代码能力,并与 Gemini 和 Claude 对比。在不同代码任务中,各模型表现不同。如在生成网页任务里,GPT-5 部分结果不错,但受 32K 上下文限制,长文本处理不如 Gemini,硬实力也不如 Claude。
腾讯急了!同时放出3只龙虾,龙虾生态加速
龙虾(OpenClaw)持续火爆,成为两会热议话题,大厂纷纷入局。腾讯坐不住,3月6日线下提供龙虾服务,现又推出3只龙虾,包括企业微信接入、WorkBuddy远程控制及QClaw内测,解锁无限可能。
昆仑万维多模态视频生成开源,影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3,通过统一多模态上下文学习框架,实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能,在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平,为开源社区提供强大研究基座。
咖啡机变聪明后,我连咖啡都喝不上了
一位科技记者用升级到Alexa Plus的博世咖啡机煮咖啡遭拒,社区也有诸多类似吐槽。生成式AI助手虽能力提升,但因LLM随机性,在控制场景易翻车,新旧技术切换引发混乱,边界待明确。
对标GPT-4o和香蕉!浙大开源ContextGen:布局身份协同新SOTA
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架,攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构,用双重注意力机制实现布局精准锚定与身份高保真隔离,在基准测试中超越开源SOTA模型,对标GPT - 4o等闭源系统。
Moxt 实测:把你的组织,折叠进一堆文件夹
作者实测 Moxt 后发现,它能解决 AI 产品上下文散且脏的问题,提供工作空间,让 AI 在原生格式工作;用户可创建专属 AI,还能精简 Context。此外,它支持技能组合、定时任务等,输出拓展到视觉形态。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态,产生幻觉,超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统,阐述Agent记忆四层演化及每层问题,推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
为什么Claude Code 如此好?「以及如何在自己工作流中复刻Claude Code体验」
本文分析Claude Code好用的原因及如何复刻其体验。作者抓包分析其请求后给出要点,如可调试性优先、保持单一循环、LLM搜索优于RAG等,还阐述控制循环、提示词、工具等设计方法。
喂给AI的Skill正让它变笨!清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现,给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌,而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因,经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。