「上下文管理」共找到 1101 篇相关文章
Anthropic智能体大会：Agent也会精神分裂，我们发现了多Agent协作的本质解法。
Anthropic开发者大会聚焦Agent，分享多智能体实战经验。Omni的Blobby出现‘精神分裂’问题，根源是内外层Agent能力认知断裂，修复方案是将工具上提。Anthropic团队则通过协商签订协议解决角色定义不一致问题。
清华新框架让大模型学会「精读略读」！实现12倍端到端加速，基准评分翻倍
清华等团队提出全新框架RAM，受人类阅读认知启发，将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩，突破现有方法效率瓶颈，在多任务上表现出色，实现12倍端到端加速，为长上下文LLM部署提供新范式。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
MCP 和 Skills 到底什么区别？一篇文章说清楚
文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议，可降低开发成本，但会吃掉上下文窗口；Skills 采用渐进式披露设计，自带脚本，能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作，MCP 用于远程连接。
SimpAgent (ICCV2025 Highlight)：上下⽂简化重塑GUI智能体，更少计算，更强性能
在多模态大模型加持下，纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向，但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent，从上下文简化建模入手，实现更快更强性能，工作被ICCV 2025录用。
比 Context7 更靠谱：Exa-code 靠 1B+ GitHub 与 Stack Overflow 减少幻觉
Exa团队索引超1B+文档、GitHub仓库等内容，exa - code对其混合搜索、分块处理。它是首个为编码代理制作的Web规模上下文工具，在代码幻觉评估中表现超流行网页搜索工具，核心技术有专为AI的搜索引擎和高效返回上下文。
Agent从一问一答到自主执行面临哪些挑战？
随着AI发展，Agent正从答疑助手走向自动执行任务的数字人，定时调度是其走向自主运行的关键。开源Agent定时任务存在无高可用、运维成本高、权限管理弱等痛点，阿里云MSE AI任务调度有高可用、统一管理等优势，现免费公测。
Google 开源 InkSight，把手写笔记直接变成可编辑数字笔记！
Google 开源 InkSight，能将手写照片转为数字墨迹，与传统 OCR 不同，它可「还原书写方式」。具备离线转在线、多语言支持等功能，核心是「阅读 + 书写」双重训练，有两种使用模式。
Claude Code 新增 Recap 功能，多开党必备神器
Anthropic更新Claude Code，新增Recap功能。切回窗口时，它自动显示摘要，告知操作进度、问题及下一步计划，解决多开党忘记进度的困扰，目前已在终端版上线。
姚顺雨现场颁奖，吉嘉铭、董冠霆等15位青年人才获腾讯「青云奖学金」
腾讯「青云奖学金」在深圳颁奖，首期选出 15 位获奖者，每人获 20 万现金和价值 30 万云异构算力资源。姚顺雨现身颁奖，获奖者有白雨石、陈俊松等青年 AI 学者，各有出色研究成果。