「长上下文任务」共找到 2874 篇相关文章
微软深夜发布SambaY架构,Phi-4min加速10倍推理
微软基于Phi - 4 - mini微调出Phi - 4 - mini - Flash - Reasoning 3B模型,扩展到200064 tokens。采用新型SambaY架构,支持64K token上下文长度,运行速度比前代快10倍,有诸多优点。
显存暴降92%!哈工大为线性注意力开辟了新道路
哈尔滨工业大学等团队发现线性注意力性能不足根源是查询范数丢失等。基于此提出NaLaFormer,在ImageNet - 1K准确率最高提7.5%,超分任务峰值内存降92.3%,为线性注意力发展开辟新道路。
Karpathy:强化学习「有点问题」,突破还需新算法
前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称,强化学习虽能带来更多收益,但机制「可疑」,不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架,还指出当前存在诸多待解决的问题。
高效Agents的尽头是,Harness
文章指出玩Agent久了会出现问题,很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例,介绍了Harness架构,包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等,还提及安全架构、多模型路由等内容。
DeepSeek新模型DeepSeek-V4-Lite-285B测试曝光:“大海捞针”召回率100%
社区消息显示DeepSeek正测试新模型DeepSeek - V4 - Lite - 285B,用OpenAI MRCR 8 - pin标准考察超长上下文信息检索能力。测试结果优异,但‘大海捞针’法或被DSA作弊,实际效果存疑,社区高度关注其进展。
源神阿里!图像生成Ovis-Image再开源,7B小参数媲美GPT-4o和20B开源模型
阿里Ovis团队发布Ovis - Image,7B参数文本到图像模型,在文本渲染任务媲美GPT - 4o和20B + 开源模型。它架构优化、数据工程精细、训练范式独特,实测数据表现佳,显存占用低、推理快。
Vibe Coding撞墙了?换个思路治好AI编程的「局部失忆」
Vibe Coding虽降低开发门槛,但Coding Agent处理复杂任务易失控。当前Agent缺乏工程状态层隔离控制,Valkor等联合开源loom,它将交付拆解成状态链,过滤噪音,为大模型落地提供状态基建。
成功率最高暴跌36.9%!南洋理工首个“模糊指令”测试,直击具身智能落地软肋
南洋理工大学MARS Lab团队联合发布测试基准REI-Bench,量化现有具身智能大模型缺陷。在其测试下,主流任务成功率最高降36.9%。研究还剖析错误原因,给出解法,望引起学界重视。
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。
Claude Code 的创始人揭秘工作流程:开 5 个智能体“玩编程游戏”,不看的程序员就落后了?
Anthropic公司Claude Code创始人Boris Cherny在社交平台分享工作流程,引发行业关注。他并行运行5个Claude智能体编程,用最大最慢模型Opus 4.5,还解决AI“健忘症”,实现重复性任务自动化。