「上下文感知」共找到 949 篇相关文章
18 岁创业者用 OpenClaw 管 16 个 AI Agent，一个人的 Agent 公司怎么运转
18岁无编程背景创业者用OpenClaw搭建多Agent协作平台，16个Agent分工明确，配合Claude、GLM等工具提升生产力。他分享工作流搭建、成本、模型选择等经验，还谈了对OpenClaw发展的看法。
AI智能体也有「蜘蛛感应」，防御延时骤降至8.3%
传统Agent防御机制易致延时积累，研究者联合推出Spider - Sense智能体防御框架，利用两大核心技术将防御延时从200% + 降至8.3%，在主流数据集和新基准测试中表现优异。
Anthropic 为什么推出 Skills？它会革谁的命！
近期Claude Code出圈，开发者基于其构建应用。Anthropic 作为先驱，在 MCP 后推出 Skills，旨在解决现有技术架构痛点，它是标准化 SOP，有分层设计优势，还推荐了 skill0.atypica.ai 平台。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。
强化学习之父：大语言模型走错了路，不符合「苦涩教训」精神
2024 年图灵奖得主、强化学习创始人之一 Richard Sutton 在播客中批评 LLM 发展方向，认为其无真正智能，违背「苦涩教训」原则，缺乏持续学习能力，仅模仿人类，未理解世界。此观点引发 AI 社区激烈讨论。
Workflow和Agent的本质区别
文章介绍Workflow本质是定义任务及关系，核心是‘依赖关系’；Agent能感知环境、自主决策，核心是‘决策与执行’。二者相辅相成，抽象层次不同，还引出Agentic Workflow概念。
Karpathy：强化学习「有点问题」，突破还需新算法
前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称，强化学习虽能带来更多收益，但机制「可疑」，不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架，还指出当前存在诸多待解决的问题。
用MoE打造DNA基础模型更强范式！人大实现seq2func全新突破
中国人民大学团队提出SPACE模型，通过引入物种感知编码器和谱系分组增强解码器，革新架构，提升了DNA基础模型性能与泛化能力，在多项测试中表现优于主流模型。
让AI自动化控制电脑的一切操作automation-mcp
自动化 MCP 是模型上下文协议服务器，为AI提供完整 macOS 桌面自动化能力，如控制鼠标、输入指令等。文章介绍了安装、使用工具、架构、安全权限、集成示例等内容。
豆包工作体验：Agent 正在成为工作的新入口
豆包发布“豆包工作”，定位为独立办公 Agent 工作台。体验良好，能开项目、连办公应用。文章指出用户习惯迁移，Agent 成工作入口，还探讨了办公 Agent 的竞争点、权限问题、组织提效及人员角色转变等。