「端到端对话模型」共找到 8424 篇相关文章
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
我给 Claude Code 做了个 AI 硬件监工
作者受Anthropic开源项目启发，用M5Paper墨水屏开发板做出M5 Paper Buddy，可蓝牙连电脑，监控Claude Code对话状态并审批操作。它有诸多功能，与官方项目区别大，还体现AI与硬件结合趋势。
RAG搜对了却答错？德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG是大模型落地标配技术，但存在搜到文档却答错的痛点。德国萨尔大学等团队提出Disco - RAG框架，在‘搜’和‘答’间加入‘读懂’环节，已被ACL 2026主会录用，在多基准测试表现优异。
最新风口Harness，李开复、陆奇已重金入场
养虾人面临Token费钱、长程任务不靠谱问题，行业浮现Harness群体多智能体解决方案。OpenAI、Anthropic等顶尖玩家发现需更高约束系统。明日新程获陆奇、李开复投资，李笛团队将推新产品，检验群体智能能否走向C端。
“不爱龙虾爱马仕”，为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw，Hermes由Nous Research出品，开源免费，安装便捷，支持多模型。其核心是闭环学习循环，能自我进化，技能可自动生成和更新，记忆系统更优，在多场景有优势，安全设计好。
狂揽4万星！换掉OpenClaw太爽了，5美元就能养个AI打工人
Hermes Agent是NousResearch推出的开源Agent神器，上线后在GitHub超4万星。它运行在用户服务器，有六大核心特性，能跨平台对话。技能自维护，形成记忆 - 技能 - 训练数据闭环，应用场景丰富，演进注重安全、稳定与智能。
扣子 2.5，过了体验那条红线
作者参加扣子Coze官方直播后分享使用感受，认为扣子2.5过了体验红线，普通人打开就能用且能解决问题。它继承龙虾优点，封装大模型能力，前端体验顺畅，还有云手机等功能，虽有不足但值得期待。
Agent重塑软件与互联网产业新范式，2026奇点智能技术大会初版日程出炉！
4月17 - 18日，CSDN与奇点智能研究院联合举办的「2026奇点智能技术大会」将在上海举行。大会云集顶尖机构与企业一线AI实践者，围绕前沿议题分享，还将首发《AI原生软件研发成熟度模型（AISMM）》白皮书。
鹅厂员工都Vibe Coding出了什么好玩的东西？
Vibe Coding让‘人人都是产品经理’成可能，无需代码基础，几句对话就能将想法变成现实。鹅厂员工用它做出很多好玩的东西，如监控工具、小游戏、相册搜索app等，有不少还进行了开源。