OpenAI的新隐私过滤器可在您的笔记本电脑上运行，确保个人身份信息（PII）从未上传至云端

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Qodo Aware 是 AI 编码代理的“第二大脑”

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为什么上下文感知的人工智能正在迅速取代仅生成代码的工具

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什么是嵌入？它们如何在检索增强生成中发挥作用

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Claude的模型上下文协议（MCP）：AI交互的标准

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本研究提出Mamba架构，解决变压器在物体检测和视频理解中的可扩展性问题。该架构通过状态空间模型实现线性可扩展性和高效处理，增强了上下文意识，对图像和视频理解具有重要影响。

A Review of the Mamba Architecture in Visual Applications
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使用LangChain实现检索增强生成（RAG）

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InfiniDreamer是一个新框架，解决了现有运动生成方法只能生成短序列的问题。它通过生成与文本描述对应的子运动，并利用片段评分蒸馏（SSD）优化长序列，从而能够生成一致且具上下文意识的任意长度运动序列。实验结果表明，该方法优于现有技术。

InfiniDreamer：通过片段评分蒸馏实现任意长度的人类运动生成
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本研究质疑传统位置编码在大语言模型中的长期衰减假设，提出高频旋转位置编码（HoPE），以优化位置和语义表示，增强模型的上下文意识和外推能力。

HoPE: A Novel High-Frequency Positional Encoding with No Long-Term Decay to Enhance Context Awareness and Extrapolation Capability
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本文评估了大型语言模型（LLMs）在语用学理解和推理能力方面的表现。研究发现，尽管LLMs在逻辑推理上表现良好，但在理解语用学和复杂对话时存在明显不足。通过构建语用学理解基准（PUB）数据集，评估了九个模型的能力，结果显示人类与模型之间存在性能差距。此外，研究提出了多语言语用评估工具MultiPragEval，以深入评估LLMs的上下文意识和推断能力。

大型语言模型的标量含义的实用推理
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