「动态上下文发现」共找到 1984 篇相关文章
我如何用 Codex 在 5 天内"找回"丢失的源代码
作者早年写的 Electron 画图程序源码丢失，只剩编译版本。受 OpenAI 博客启发，用 Codex 逆向还原，5 天得到能运行的 TypeScript 代码。过程中解决了 Codex 删减内容、上下文有限等问题，还分享了经验。
可灵2.5Turbo实测｜顶尖AI视频模型，真能打平CG吗？
可灵发布2.5 Turbo版本视频模型，进步显著，提示词理解、高速动态表现、风格稳定性都有提升，价格还更划算。经多场景测试，其在特定场景下内容质量能与CG媲美，开始理解动作背后逻辑。
Megatron 1F1B流水线并行中的负载不均衡问题研究
文章分析Megatron 1F1B流水线并行中负载不均衡问题。通过实验发现通信时间‘一短一长’，原因是最后一个Stage计算慢致不同步，额外计算引发通信延迟，还梳理了流水线各阶段执行过程。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
LLM内部竟藏着众多策略模型？自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
首帧的真正秘密被揭开了：视频生成模型竟然把它当成「记忆体」
UMD、USC、MIT研究团队发现视频生成模型会把首帧当作‘概念记忆体’，将视觉实体存于首帧并在后续复用。基于此提出轻量方法FFGo，用少量例子让模型实现SOTA级视频定制。
GPT-5编程成绩有猫腻！自删23道测试题，关键基准还是自己提的
有人发现OpenAI测试GPT-5编程能力时，用的SWE-bench Verified子集仅477题，自行省略23题。若这些题默认零分，其得分比Claude Opus 4.1低。且该基准还是OpenAI自己提出的。
安全噩梦：Docker 警告 MCP 工具链中存在的风险
Docker 博文警告，基于 MCP 构建的 AI 开发工具引入安全漏洞，如凭证泄露等。MCP 发展迅猛但部分实现有隐患，Docker 分析发现广泛漏洞，还提出强化方法应对风险，其他厂商也有类似担忧。
借助CoT监管AI？OpenAI、谷歌、Anthropic等罕见联合发文：AI系统安全的新机遇！
OpenAI等支持新研究论文，其指出高级AI不透明性有潜在风险，而‘推理模型’用自然语言推理带来可解释窗口，CoT监控可检测不当行为、发现早期信号等，但也存在使监控性下降的因素。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。