「超长上下文测试」共找到 2297 篇相关文章
低Token高精度!字节复旦推出自适应推理框架CAR
字节与复旦大学研究人员提出自适应推理框架CAR,能根据模型困惑度动态选短答或长推,在多基准测试中平衡了准确性与效率,打破长文本推理必然性能更好的认知。
谷歌开源基于物理模拟的气象模型,能预测暴雨、台风、大干旱
传统通用循环模型处理小尺度有局限,谷歌开源基于物理模拟的神经通用环流气象模型NeuralGCM,在预测突发恶劣天气出色,还介绍其动态核心、物理模拟模块等,经测试有一定优势。
AI穿越战争迷雾,72%的准确率化身中东冲突预言家
阿联酋和美国研究人员用中东冲突测试AI推理表现,发现其能看透利益博弈、预判战局演变。AI擅沿客观限制推演,在经济领域敏锐,政治领域较难,整体预测准确率达72%。
Anthropic 重新定义智能体终局: Bash Is All Agent Need!
Anthropic工程师Thariq Shihipar提出,最强大的Agent工具是Bash和文件系统,基于Unix思想构建Agent会超传统API工具。还介绍了上下文工程、Agent Loop本质等内容,认为这或是Agent终极形态。
Claude Code被攻破「后门」,港科大&复旦研究曝出TIP漏洞
近期港科大与复旦研究指出,Claude Code命令行工具连接MCP服务器时,TIP可能被劫持致远程代码执行。研究用TEW框架测试验证漏洞,还给出真机案例,最后提出改进方向。
刚刚,奥特曼放出ChatGPT「统一智能体」!惊呼真AGI,最卷打工人来了
奥特曼带队直播发布ChatGPT agent,它融合三大技术优势,可自主工作,还能上网直出PPT、Excel。在多项测试中刷新SOTA,2025年将成全新AI杠杆,解锁「超级个体」模式。
写代码从来不是瓶颈
Pedro Tavares认为软件开发瓶颈并非写代码,而是代码审查、知识传递等“人类开销”。LLM让写代码变容易,但理解、测试代码成本更高,未解决根本问题,团队理解代码成本才是瓶颈。
Mini-SGLang,30万行代码浓缩为5000行,大模型推理高性能教学与研究模版
SGLang发布Mini-SGLang,将30万行代码缩至5000行,保留核心特性,为大模型推理提供高性能教学与研究模版,解决教育门槛高和科研原型开发难的痛点,还经测试验证了性能。
打破瓶颈,让RAG学会思考:中科大、智源等发布推理检索框架BGE-Reasoner
人工智能浪潮下,推理密集型信息检索是RAG和AI Agent技术发展瓶颈。中科大、智源等机构联合研发推理检索框架BGE - Reasoner,在BRIGHT基准测试中刷新纪录,还将开放相关代码等推动研究。
阿里,悄咪咪在海外上线全新 Agent Coding 产品
阿里在海外推出 Agent Coding 产品 Qoder,个人版免费试用。随着 LLM 技术发展,AI 辅助编码范式改变。Qoder 探索发挥 AI 潜力、解决开发挑战,有透明化等功能及增强上下文工程理念,还能自动选模型。