刚刚,DeepSeek悄悄测试新模型:百万token上下文、知识库更新,V4要来了?
刚刚,DeepSeek悄悄测试新模型:百万token上下文、知识库更新,V4要来了?春节假期还没到,DeepSeek 就先把礼物拆了一半。
春节假期还没到,DeepSeek 就先把礼物拆了一半。
最强的大模型,已经把scaling卷到了一个新维度:百万级上下文。
不久前在 AGI-Next 前沿峰会上,姚顺雨曾分享过一个核心观点:模型想要迈向高价值应用,核心瓶颈就在于能否「用好上下文(Context)」。
Clawdbot(现改名为 OpenClaw) 体验下来,持久的记忆管理系统很是让人惊艳——全天候保持上下文,无限期地记住对话并在此基础上持续深化互动。
过去一年,几乎所有 AI 产品都在谈一个词:记忆。
上下文分割(In-Context Segmentation)旨在通过参考示例指导模型实现对特定目标的自动化分割。尽管 SAM 凭借卓越的零样本泛化能力为此提供了强大的基础,但将其应用于此仍受限于提示(如点或框)构建,这样的需求不仅制约了批量推理的自动化效率,更使得模型在处理复杂的连续视频时,难以维持时空一致性。
让大模型轻松处理比自身上下文窗口长两个数量级的超长文本!
AI 时代飞书更大的价值,与打开更丰富「上下文」的输入端口紧密相关。
RAG与agent用到深水区,一定会遇到这个问题: 明明架构很完美,私有数据也做了接入,但项目上线三天,不但token账单爆了,模型输出结果也似乎总差点意思。
提高大模型记忆这块儿,美国大模型开源王者——英伟达也出招了。