「长上下文困境」共找到 1349 篇相关文章
Qwen全面升级非思考模型，3B激活、256K长文、性能直逼GPT-4o
Qwen全新非思考模型Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507上线，仅激活3B参数，性能媲美顶尖闭源模型。相比前代，推理、对齐和长文本处理能力大幅提升，在通用能力上也全面进步，适合复杂人机交互应用。
JFM | 西北工业大学杨忠鑫、张伟伟等：数据驱动的特定且可泛化的湍流封闭知识发现
本文基于高精度数据结合符号回归等方法重建混合长理论，提出解决泛化性问题的策略。通过槽道等基本流动获普适公式，用于封闭求解RANS方程，在工程附着流中提升精度，为飞行器摩阻预测提供新工具。
GPT-5.6 Sol首批内测结果来了！同任务成本只有Fable 5一半
GPT-5.6 Sol预览版发布半月，首批内测报告出炉。它代码简洁，适合长链路任务，视觉效果好。虽整体略逊Fable 5，但成本近乎减半，且安全限制小，即将全量上线。
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。
清华姚班团队，开源具身智能视觉语言动作（VLA）模型工具箱，打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司，开源了基于PyTorch的视觉语言动作（VLA）模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座，解决行业研发困境，其预训练模型表现出色，还与Hugging Face合作推出评测平台。
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。