「长上下文建模」共找到 1389 篇相关文章
BJIFF·电影+|第十六届北京国际电影节AIGC电影单元征片公告
第十六届北京国际电影节AIGC电影单元开启征片,该单元已成长为全球关注的AI电影创作新阵地。介绍了组织架构、征集时间与范围、作品要求、荣誉设置等,还设有活动福利,致力于打造全球AI影视创新平台。
攻克大模型训推差异难题,蚂蚁开源新一代推理模型Ring-flash-2.0
9月19日,蚂蚁百灵大模型团队开源新一代推理模型Ring-flash-2.0,独创棒冰算法解决训推差异难题,实现稳定训练。该模型仅激活6.1B参数就能打平40B Dense模型性能,降低推理成本。
深度拆解 Muse Glimmer,24GB 显存跑 30B Agent,Meta 到底做了什么?
昨天,Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer,支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放,有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开,在多方面做了取舍。
Notion 3.0 |AI转型最成功的互联网产品是怎么做的?
Notion更新3.0,可视为有所有上下文的通用Agent产品,能调用顶尖模型。它有基础AI能力,如选模型、加上下文等,还升级了Agent创建、MCP等功能,依托生态让提示词可变现。
AI真的能读懂人心吗?阿里通义最新研究成果揭示答案
文章聚焦多模态推理问题,如全局上下文理解不足和推理捷径问题。介绍阿里通义HumanOmniV2改进方案,涵盖全局上下文理解等方面,还详述冷启动、两阶段强化学习训练方案及数据集下载和训练方法。
超越Skill?又一新技术让AI编码准确率从53%跃升至100%
Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现,仅改动8KB的AGENTS.md文件,就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案,后者完胜,还解决了上下文膨胀问题。
万帧?单卡!智源研究院开源轻量级超长视频理解模型Video-XL-2
长视频理解是多模态大模型关键能力,当前开源模型有短板。智源研究院联合发布 Video-XL-2,多维度优化长视频理解能力,还设计效率优化策略,在主流评测基准表现出色,有广泛应用潜力。
MCP 和 Skills 到底什么区别?一篇文章说清楚
文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议,可降低开发成本,但会吃掉上下文窗口;Skills 采用渐进式披露设计,自带脚本,能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作,MCP 用于远程连接。
英伟达帮你省钱,让大模型推理「短而精」,速度快5倍
过去大模型推理追求长链思维,导致推理链长、Token消耗大、响应慢。英伟达研究院的DLER研究给出解决办法,通过强化学习优化方法让模型‘短而精’,推理长度减超70%且准确率不变,还适用于大模型。
比 Context7 更靠谱:Exa-code 靠 1B+ GitHub 与 Stack Overflow 减少幻觉
Exa团队索引超1B+文档、GitHub仓库等内容,exa - code对其混合搜索、分块处理。它是首个为编码代理制作的Web规模上下文工具,在代码幻觉评估中表现超流行网页搜索工具,核心技术有专为AI的搜索引擎和高效返回上下文。