「上下文载体分工」共找到 750 篇相关文章
小红书hi lab首次开源文本大模型，训练资源不到Qwen2.5 72B 的四分之一
6月6日，小红书hi lab团队首次开源文本大模型dots.llm1，采用MIT许可证。该模型激活参数量140亿，总参数量1420亿，上下文长度32K。训练资源不到Qwen2.5 72B的四分之一，在多个测评中表现出色。
DeepSeek Harness背后的“心脏”：Cordis 到底是什么
文章介绍Cordis框架，它原服务第三方QQ机器人，现是DeepSeek Harness心脏。阐述其设计初衷、核心机制，如插件、上下文等概念，还提及在DSH中的应用，展示了插件槽位和生态，最后介绍相关论文和该框架的生态情况。
曝GPT-5.5用上「全球最快芯片」，Claude慌了！
新智元报道，OpenAI的GPT - 5.3 - Codex - Spark用Cerebras的WSE - 3芯片达2000 token/秒。Cerebras CFO称在跑GPT - 5.4和GPT - 5.5，但SemiAnalysis报告指出其跑大模型有短板，且公开云模型小、上下文短。
五一我没开电脑，但我的 Agent 团队没放假 | 如何用Hermes Agent移动办公
作者五一旅行未开电脑，但工作未停，靠Hermes Agent移动办公。介绍了其基本链路，还将Agent分工，如个人助理、内容总监等，也提到多Agent群聊协作，最后指出一人公司用Agent需明确流程、完善知识库，人要做好判断。
和Anthropic CEO一起发过Nature，他用Claude Code复活三年烂尾代码
华盛顿大学首席开发者Brendan MacLean用Claude Code复活三年烂尾代码。他像带实习生一样带Claude，构建上下文让其理解代码库。同一周OpenAI开源Symphony，实现任务自动派Agent。二者路线不同但目的相同，都在探索让AI融入工程流程。
全网最强万字解读：DeepSeek-V4 掀翻了谁的桌子？ | GAIR live 030
文章深度解读了DeepSeek-V4，从产业、生态和架构维度拆解其效率账本。它成本低，补齐短板适配昇腾芯片，但极致省钱也有代价，如性能衰减、架构复杂等。还探讨了长上下文、MoE与稠密模型路线差异及商业化潜力。
具身智能迎来“安卓时刻”，一位清华博士决定给机器人换脑｜甲子光年
千诀科技CEO高海川讲述其打造的具身智能系统，可脱离特定硬件载体，安装到不同机器人。公司跳出端到端VLA束缚，选分区预测式世界模型，目标是打造“机器人领域的安卓系统”，还认为家庭场景比工业场景易落地。
AI Agent 记忆系统：从短期到长期的技术架构与实践
随着 AI Agent 应用发展，记忆系统成为构建实用 AI Agent 系统的关键技术。文章介绍了记忆基础概念、Agent 框架集成记忆系统的架构，阐述了短期记忆的上下文工程策略和长期记忆技术架构及集成，还分析了行业趋势与产品对比。
大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。
刚刚，豆包编程模型来了，我们用四个关卡考了考它！
2025年AI编程助手分化为IDE增强和Agentic两条路线。当前Claude Pro有使用限制，火山引擎推出豆包编程模型Doubao-Seed-Code。它在多项评测表现优异，具备长上下文等能力，经四关测试实力强，价格也实惠，或成完美平替。