「上下文控制」共找到 1092 篇相关文章
从 Rule、Spec 到 Harness:AI Coding 的渐进式建设路径
作者分享帮团队落地AI Coding经验,指出试点易但推广难,瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径,各层前后相依,逐层收紧控制面,助AI在工程体系稳定交付。
杨植麟当主持人的大模型圆桌:张鹏罗福莉夏立雪都放开说了
中关村论坛上,杨植麟、罗福莉、张鹏、夏立雪、黄超齐聚,共论agent的下一代演进。各位大咖观点硬核,如罗福莉认为中国大模型团队优势在‘算力受限下的最优解能力’,张鹏解释智谱新模型涨价原因等。
"将注意力旋转90°":深入浅出解读 Kimi 最新出圈成果
Kimi论文‘ATTENTION RESIDUALS’引发AI圈热议,马斯克等大佬高度评价。该论文由17岁高中生陈广宇参与,提出‘注意力残差’机制,解决标准残差问题,分全、分块注意力残差,权衡开销与效果。
工程知识引擎:Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中,AI编程智能体虽能写代码但难理解代码,缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎,整合多维数据源,有向量检索等六大能力,经评估可提升智能体效率与代码质量。
阶跃新模型快到“没推理”!印奇上任,果然气势一新
印奇上任后,阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash,总参数196B,支持256K上下文窗口。它推理快,适配多家芯片厂商,在多场景表现出色,还具备端云协同能力,架构也有多项优化。
Github 7万星的Clawdbot实测:用国产模型做心脏,躺在床上指挥电脑干活。
本文实测了Github 7万星的Clawdbot(现叫Moltbot),介绍其能在本地运行,可多平台交互,有持久记忆、能控制浏览器等特点,还说明了安装配置过程,指出它虽有不足但想象空间大。
今天,分享Clawdbot记忆系统最佳工程实践
文章分享了 Clawdbot 记忆系统的最佳工程实践。它能自主处理现实任务,其持久记忆系统独特,将一切保留在本地。文中介绍了上下文构建、记忆存储、搜索等方面,还提及多代理记忆、压缩、刷新等内容。
12月,我们推荐这 7 款 AI 新品
极客公园创新大会为7款AI新品策划线下发布会。包括笔记产品flomo、AI相机Doka等,各产品创始人分享理念,如flomo不做AI润色,Doka让AI仅作拍照辅助等。
以孔子命名,超越Claude 4.5 Opus,Meta发布工业级自我进化AI软件工程师CCA
Meta与哈佛联合推出工业级软件工程师CCA,它是一套让AI在工业级代码库协作的方法论,解决长上下文推理等难题。其三维解耦设计、精细记忆机制、自我进化能力获数据验证,还适合引入强化学习。
企业级Agent「登月」时刻!1人1周搞定高可用系统,只花5元
12月16日,无问芯穹智能体服务平台发布,为企业提供全链路陪伴式落地服务。它有能力模板和托管服务,能解决企业智能体落地困境,如提升效果、保障稳定、控制成本等,已在多行业验证价值。