「上下文数据库」共找到 780 篇相关文章
OpenAI要跳过5.3，直接迈向GPT-5.4了？
近日，一名OpenAI工程师在公开的Codex GitHub仓库中提交拉取请求，让GPT - 5.4型号出现在代码版本判断条件中，同时有用户发现它曾短暂出现在Codex应用的模型选择器里。线索被迅速修改或删除，引发诸多猜测。
中国AGI深度时刻！杨强、唐杰、林俊旸、姚顺雨大咖们2026开年重磅交锋
2025年中国开源模型表现出色，AI大模型探索新范式。AGI - Next前沿峰会嘉宾探讨AGI发展，指出大模型To C与To B市场逻辑分化，还谈及自主进化、智能体变革及中国AI发展路径等问题。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
OpenAI发布GPT-5.1 Codex Max，编程能力比Gemini 3更强、更持久
为换回注意力，OpenAI紧急发布GPT - 5.1 Codex Max。它在编程测试中表现优于Gemini 3 Pro，还实现24小时项目级开发。引入自动压缩与扩展推理改进，效率提升，现已多途径可用，API访问将开放。
BesiegeField：LLM能否学会设计机器？
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField，探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角，测试LLM，提出多智能体迭代设计流程等，发现LLM有挑战但并非不可实现，如Gemini 2.5 Pro表现不错。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈！KV缓存暴降90%，速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示，它降低KV缓存、加速TTFT，在多任务表现佳，为大模型与知识库结合提供新范式。
Claude Code 实战横评：GLM4.5 vs DeepSeek 3.1（附Windows MCP配置，免费模型接入）
文章对Claude Code里GLM4.5和DeepSeek 3.1进行实战横评，涵盖数据库、网站、游戏等测试案例。还介绍Claude Code在Windows下配置MCP经验，以及接入GLM、Deepseek等模型的方法和免费平台。
EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark：中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准，直击语音对话模型软肋！
近年来语音对话模型受关注，但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集，评估模型应对复杂对话的能力，结果揭示性能瓶颈，为模型优化提供参考，代码和数据已开源。
用完字节的火山 VikingDB，我都不舍得告诉别人
作者所在团队与字节跳动的VikingDB RAG产品合作研发墨问“知识库”功能。介绍了VikingDB的向量库、知识库和长期记忆库能力，对比传统数据库凸显其优势，还阐述了相关技术推动信息连接变革。
Data Agent如何帮助企业打造懂你的“电子牛马”？｜数势xSelectDB
本文邀请数势科技谭李和飞轮科技肖康探讨数据Agent。谈到懂业务的Agent特点、与传统BI差异，还提及数据库挑战及应用场景，指出Agent能激活数据、提升交互效率，未来将催生新角色。