「上下文控制」共找到 1092 篇相关文章
AI生图大洗牌！流匹配架构颠覆传统，一个模型同时接受文本和图像输入
AI生图有新突破，新模型FLUX.1 Kontext用流匹配架构，与此前技术不同，能接受文本和图像输入。其来自Black Forest Labs，有编辑和生成能力，还具备4个特性，第三方测试也给出提示词使用技巧。
DeepMind 提出 CaMeL，抵御 LLM 提示词注入
谷歌DeepMind研究人员提出CaMeL，作为围绕LLM的防御层，通过提取查询中的控制流和数据流阻止恶意输入，能在AgentDojo基准测试中抵御67%攻击，采用传统软件安全原则。
具身智能本体的重要性和技术差距，可能被大大低估了
目前，具身智能发展的讨论多聚焦模型和数据，而本体易被忽视。灵御智能凭借高性能本体在‘申智杯’夺冠，其灵御TA2机器人受关注。文章从多维度剖析本体重要性，并介绍了灵御TA2的优势。
VLA动作预测必须经过LLM吗？TurboVLA仅0.2B参数，RTX 4090上跑出32Hz在线动作预测
近年来，VLA模型成通用机器人控制重要路线，但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA，绕开大语言模型，形成V+L→A路径，降低成本，保持操作能力。
亚马逊云科技 AI 助手终于来了，一出手就对标 Cowork
亚马逊云科技推出 AI 助手 Amazon Quick，对标 Claude Cowork。它是 AI 驱动的桌面办公助手，可通过自然语言完成多项办公任务，还能连接多种办公工具，在国内使用体验好，体现了 AI 办公从‘工具增强’走向‘流程重构’。
刚刚，机器人练成了宁次的「白眼」：∞帧画面边看边3D重建我们的世界！
蚂蚁灵波开源的LingBot - Map模型实现无尽流，可看∞帧视频稳定实时3D重建。它打破“既要实时、又要记路、还要省显存”的不可能三角，在多项测试中表现优异，补齐具身智能关键拼图。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
能查信息≠循证AI：OpenEvidence爆火在前，中国医生的「信任死结」谁来解？
AI医疗市场增长快，但国内落地面临医生信任难题。医渡科技发布的医渡智循，通过全流程技术体系、多专科智能体协作等，解决AI信任问题，实现全场景布局，让AI回归循证。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
GEAClaw 来了：企业级“OpenClaw”，一只有商业头脑的龙虾
文章指出当前大语言模型解决问题多为收敛式，与商业问题需先发散再收敛的方式相悖。特赞发布企业级智能体系统GEA，其架构四层分工明确，能在市场洞察、社媒增长等场景发挥作用。