「上下文控制」共找到 1092 篇相关文章
使用 GPT-5 进行编程的六个技巧
OpenAI给出使用GPT - 5编程的6个提示技巧,如指令准确无冲突、选对推理力度、用类XML语法结构化规则等,还提供了详细提示技巧的参考链接。
刚刚,Anthropic 成立了个 AI精神病学团队,正在招人
Anthropic宣布成立「AI精神病学」团队,作为可解释性研究一部分,将研究模型人格、动机等致其行为异常的因素。团队现正招聘研究科学家,不过此举措也引发争议。
Karpathy:强化学习「有点问题」,突破还需新算法
前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称,强化学习虽能带来更多收益,但机制「可疑」,不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架,还指出当前存在诸多待解决的问题。
LeCun发布最新世界模型:首次实现16秒连贯场景预测,具身智能掌握第一视角!还打脸用了VAE
LeCun团队推出PEVA模型,让具身智能体学会人类“预判能力”,首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer,用真实数据训练,解决长时序问题,还能筛选最优动作。
豆包工作体验:Agent 正在成为工作的新入口
豆包发布“豆包工作”,定位为独立办公 Agent 工作台。体验良好,能开项目、连办公应用。文章指出用户习惯迁移,Agent 成工作入口,还探讨了办公 Agent 的竞争点、权限问题、组织提效及人员角色转变等。
字节、阶跃之后,张心皓押注Human Loop:Agent Loop赢家通吃,创业要走另一条路
张心皓曾在字节跳动工作10年,后创业,现做Jovida,目标是“从愿望到行动零摩擦”。他认为Claude Code定义纯Agent Loop上限,创业应做Agent in Human Loop,还分享了产品理念、架构、商业化等看法。
只演示一次,机器人就会干活了?北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架,仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据,解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题,在仿真和真实机器人上验证效果良好。
识别1600+种人类语言,支持少样本扩展到5400+种语言,Meta自动语音识别模型开源
Meta AI发布Omnilingual ASR自动语音识别模型并开源。它能转录超1600种语言,含500多种首次被AI理解记录的语言,还可通过少样本扩展到5400多种,改变了多语言ASR构建范式。
直播预约 | LightMem:面向大模型的轻量化可插拔记忆系统
本报告聚焦大语言模型长期记忆构建与轻量化机制。现有外部记忆系统有记忆臃肿、组织低效、更新代价高问题。为此提出LightMem架构,能为大模型提供轻量、高效、可扩展记忆组件。
搜狐架构演进技术实践:我们如何用 MCP Registry 根治 AI Agent 的“千具之灾”
本文讲述搜狐团队在构建企业级 AI Agent 时遭遇‘千具之灾’,当前路由模型方案引发‘治理噩梦’。后通过研究 MCP Registry 获新思路,设计新架构,构建 PoC 原型,并对混合路由等问题展开思考。