「长上下文能力」共找到 4053 篇相关文章
一个跑智能体，一个专门找漏洞：Google发布Gemini 3.8双版本
9月2日，Google发布Gemini 3.8 Flash和Gemini 3.8 Flash Cyber。前者用于编程等，已稳定上线；后者专用于发现修复漏洞，仅向特定方开放。二者共享基础能力，采用不同安全限制和部署环境。
我去，终于找到原因啦，58.4k Star MemPalace，不敢相信！！！！
AI编程中，上下文压缩后易丢失关键信息。MemPalace将对话和资料按原文存本地，按项目和主题精准找回。本文讲清其存储与检索原理、使用场景、注意事项及安装建议。
从 0 到 25 万行：一个 100% AI 编码项目，真正难的不是生成，而是治理
作者分享 Routa 项目用 AI 驱动开发的经验，指出 100% AI 编码项目真正难的是治理。介绍多个工具参与情况，阐述项目长出反馈系统的过程，包括规则入口、上下文收敛、提交前约束及仓库级裁决等。
下一代搜索：通过 MCP 实现 AI 与 OpenSearch 的融合
本文探讨 MCP 如何在 AI 代理和 OpenSearch 间建桥梁，创建智能搜索应用。介绍搜索从关键词到代理的演变，还通过电商、可观测性等场景演示代理搜索实践，显示 MCP 与 OpenSearch 结合能带来上下文感知的智能数据访问体验。
OpenAI 全面拥抱 Agentic-First，实测有点扎心
OpenAI发布GPT - 5.6系列，Sol定位长周期Agent，训练目标转向Agentic - First。但目前难以用上Sol，且其评测数据因计数规则差异大，还出现变身话痨、少说话和干完活难兼顾的问题。
ICML 2025 | 千倍长度泛化！蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解
在大语言模型发展中，长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA，可端到端学习检索相关片段，实现超长序列处理与泛化，其Triton kernel实现已开源，论文被ICML 2025接收。
DeepSeek新模型DeepSeek-V4-Lite-285B测试曝光：“大海捞针”召回率100%
社区消息显示DeepSeek正测试新模型DeepSeek - V4 - Lite - 285B，用OpenAI MRCR 8 - pin标准考察超长上下文信息检索能力。测试结果优异，但‘大海捞针’法或被DSA作弊，实际效果存疑，社区高度关注其进展。
ChatGPT上瘾，大脑萎缩47%！MIT祭出206页92图超长报告
麻省理工学院完成针对ChatGPT用户的首次大脑扫描研究，发现长期依赖大模型，学习能力下降、大脑受损，神经连接减少47%。AI提高效率或为误解，使用它是用长期思维能力换短暂效率。
扒光谷歌Gemini 2.5：一份官方“翻车报告”，揭露AI Agent的8个秘密。
谷歌DeepMind发布Gemini 2.5技术报告，以玩《宝可梦 红/蓝》为例，展示构建有效智能体的案例。该系统架构由多部分组成，但运行状况百出，如上下文过长变差、产生幻觉等，也有亮点，还能提炼避坑方法。
我用MiniMax Agent开发了个带后端的全栈网站，全程0代码
2025年Agent成AI领域焦点，大厂纷纷布局。作者测试MiniMax Agent，发现其有四大特点：深度研究和上下文管理强，多模态输出出色，编程能力超预期，能执行定时任务，还能开发带后端的全栈网站。