「长上下文」共找到 1170 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。
Meta 143亿挖角后首个作品来了:Alexandr Wang 推出闭源模型,杨立坤点赞
沉寂9个月后,Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型,性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4,Meta还披露技术实现细节。不过闭源引争议,且模型在长时程智能体等方面有短板。
狂奔AGI,Claude年终封王!自主编码近5小时震惊全网
METR报告称Claude Opus 4.5能持续自主编码5小时,超OpenAI最强编程模型。AI编码智能体任务时长指数级增长,不过迈向AGI仍面临长期记忆难题,未来一年该领域或有突破。
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。
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。
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。
马斯克AI女友直播「一秒变身」,Karpathy看完立刻投钱
世界首个支持直播推流的「实时」扩散AI视频模型MirageLSD诞生,大神Karpathy亲自站台。它能理解真实视频后同步生成AI视频,实现零延迟、无限时长、每秒24帧不卡顿,给视频娱乐和直播互动带来丰富想象。
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。