「长上下文模型」共找到 8367 篇相关文章
AI 行业悄悄统一了一件事:Agent Skills 开放标准全解析
Agent Skills 是一套开放标准格式,超 30 家主流 AI 开发工具已采纳。它结构简洁,有精妙的三层加载机制,解决了 AI Agent 上下文窗口问题。与 MCP 解决不同层面问题,生态正快速成型。
多模态 +Agent 在培训与教育领域的应用|QCon 北京
4月16 - 18日,QCon全球软件开发大会将在北京举办,聚焦Agentic AI等前沿话题。北银金科尹辰轩将分享《多模态 + Agent在培训与教育领域的应用》,探讨多模态模型推动AI场景扩充等内容。
超760万元奖金悬赏,谁能徒手重构 DeepSeek 与 Kimi 的性能底层?
在大模型工程化需求下,AMD 联手 GPU MODE 发起 2026 线上黑客松:AMD E2E Model Speedrun 全球挑战赛,豪掷 110 万美元。大赛分预选赛和决赛,各设丰厚奖励,目前预选赛已进入倒计时。
Google 亲手证明:GUI 已死,但尸体还在动
Google DeepMind发布Flash - Lite Browser,能用Gemini 3.1 Flash - Lite实时生成网站。它表明GUI连预先设计都不需要,界面正发生三层分化,虽有不足,但展现界面从预制到即时生成的趋势。
LaPha:你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球?
经典强化学习动作空间离散有限,但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha,将智能体行为树映射到潜空间,构造密集奖励、剪枝等,在基准测试中效果显著。
终于学会“复盘”了!让智能体从“解题”进化到“进化”!
上海AI Lab和新加坡国立大学推出新框架RETROAGENT,让AI Agent学会“复盘”。它通过双重内在反馈复盘,提出SimUtil - UCB策略查记忆,在多项任务中碾压基线模型,使Agent从解题进化到进化。
ICLR 2026 | 当视频难以被表征:UCSD、HKUST等机构联合提出FlowRVS,用生成式流匹配重构视觉感知范式
计算机视觉领域传统表征方法在视频处理上力不从心,SGIT AI Lab等机构团队提出FlowRVS,跳出传统桎梏,用生成式流匹配重构视觉感知范式,实现SOTA提升,还展现诸多优势,证明Flow Matching理论普适性。
刚开源的口袋级TTS,CPU 即可多语言本地畅用,爽!
传统TTS模型对个人开发者和边缘设备不友好,最近Github上开源的Pocket - TTS仅100M参数,能在普通CPU上超实时语音合成,支持语音克隆,安装简单,适合多种本地语音开发场景。
用Spring AI Alibaba把MultiAgent实现从5天压到5小时
Spring AI和Spring AI Alibaba新版本支持Multi - agent编排。文章展示基于Spring AI Alibaba实现Multi - agent,从原理到实战,给出示例代码,解决手写框架问题,对比两种编排方式优劣,强调选对框架可提升开发效率。
1700个OpenClaw技巧,我用多邻国的方式学会的!
AI带来学习方式变革,OpenClaw技巧众多难记。智谱清言APP的学习搭子功能,可将GitHub项目生成多邻国式课程,还能处理论文、演讲等素材,通过多种技术实现知识读薄、读活、读透。