「超长上下文测试」共找到 2297 篇相关文章
大语言模型高考数学拿高分靠强化学习，那文科考高分得靠什么？
大语言模型在高考数学拿高分靠强化学习，但文科题无标准答案，此方法行不通。豆包1.6系列高考文科全科获683分，靠训练数据、思维链、长上下文和多模态直接读图等因素。
Insanely Fast Whisper：开源社区让音频转录速度提升19倍
Insanely Fast Whisper工具将OpenAI Whisper转录速度提升19倍，采用Flash Attention 2技术，零质量损失。它集成多语言支持、说话人分离等实用功能，还支持跨平台，免费运行。最初是基准测试demo，值得音频处理用户关注。
为了活到120岁，硅谷富豪们正在把自己变成小白鼠
硅谷富豪为活到120岁，用‘生物黑客’手段抗衰，如服雷帕霉素、尝试血浆疗法等。科研人员警告，这些技术未临床测试，效果和安全性未知。同时，长寿科技成资本热门，不同公司有不同路径。
微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升
人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。
你奶奶也能看懂：DeepSeek-OCR的秘密。
本文介绍DeepSeek-OCR，它并非普通OCR工具，而是用“上下文光学压缩”将大量文本信息转为少量视觉Token。其架构含编码器和解码器，压缩效果惊人，重新定义AI“记忆”，或改变AI认知方式。
不靠英伟达，中科院在国产 GPU 上跑通 76B 类脑大模型
过去大模型依赖Transformer和NVIDIA GPU体系，硬件自主化难。中科院团队提出类脑大模型SpikingBrain，在超长文本处理上百倍加速，在国产MetaX GPU平台稳定训练76B模型，开辟新道路。
AI 本地跑？Google 新开源模型上线，本地量化后占用不到 200MB 内存，支持百余语言
Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma，专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练，提升效率。在MTEB测试中成绩佳，支持百余种语言，内存占用少，已集成多种工具。
字节发布全球首个预测未来基准FutureX，Grok-4 拿下冠军
字节跳动发布全球首个实时未来预测基准测试FutureX，杜绝模型作弊。在25个模型评测中，Grok - 4夺冠。它从多网站构建问题，分四级难度。人类专家在部分等级仍领先AI 。
奥特曼爆冷改口：AGI没用？MIT预测2028年降临，50%概率
我们越来越接近AGI，时间表从50年缩到5年，大佬预测2026、2028年降临。但AI在ARC测试得分0%，人类基本能力似新手。算力战已打响，AGI或需架构革命和技术集体转向。
强化学习也能预训练？效果可提升20倍，华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中，InFOM表现出色，在jaco任务上改进达20倍。