视频生成AI初创企业转向“以视频为核心”的上下文工程

一、上下文工程的技术内涵：从提示词到情境智能传统视频生成AI依赖于静态提示（Prompt），例如：“生成一段五秒的无人机俯瞰城市日落视频。” 模型仅在输入文本的有限语义空间中做匹配生成，缺乏对用户意图、使用场景、历史行为和环境上下文的认知。上下文工程（Context Eng...

实体记忆，补上 AI 的“学前教育”

AI 正从“纯文本推理”迈向与现实世界交互的智能体（Agent）阶段。这意味着机器的“耳朵”和“眼睛”正在被唤醒，而 LLM 的成就，是建立在语义之上的。一、LLM 的认知之困，符号漂浮于现实之上LLM 如同没有经历过学前教育的“博士”，而天才和疯子的区别，是“现实检验”能...

https://huggingface.co/allenai/olmOCR-2-7B-1025-FP8olmOCR-2-7B-1025-FP8这是 olmOCR-2-7B-1025 的 FP8 量化版本基于 Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct，并在专用 ...

核心在于它正处于 AI 从“纯语言理解”迈向“具身行动与现实交互”的关键转折点上一、AI/Agent 范式演进的必然产物1.1 需求侧：AI 正从“符号世界”走向“现实世界”，需要 Context Infra 作为桥梁当前 AI 的演进已超越了仅靠大语言模型进行文本推理的阶...

一、异构算力和多样化模型的适配难题当模型规模指数级增长，硬件生态却陷入碎片化困境：GPU、NPU、TPU、FPGA... 每种设备都有自己的语言、内存模型和调度机制。不同厂商的硬件具有不同的指令集、内存结构和优化策略，而模型本身也在结构、精度、计算模式上差异巨大。这种“多样...

Context、RAG、Memory 不是互斥，而是互补上下文工程用于会话即时优化，RAG用于把权威文档注入生成，长期记忆用于跨会话个性化一、Context/RAG/Memory 一表说明维度上下文工程RAG长期记忆本质控制输入 → 激活模型内在能力引入外部证据 → 抑制幻...

本项目彻底颠覆了分布式系统的时间同步范式，将爱因斯坦的时空理论与古代智慧结晶完美融合，打造出史上首个无需电力的"时空同步神器"。【量子级时间流控引擎】采用纳米级石英沙粒阵列，通过量子隧穿效应实现时间颗粒的精确流动控制，确保每个时间单元的均匀性超低功耗设计，单次充能（手动翻转...

来自伦敦大学学院，核心组件是 PrometheusPrometheus = 知识图 + 多Agent + 真实复现 = 自动修代码的“智能工程师”一、概况用 Neo4j 图谱（文件→AST→文档）理解代码库，通过 LangGraph 编排 5 个专用 Agent：分类 → ...

在摩尔定律濒临崩溃的今天，传统计算架构已无法支撑海量数据的持久化需求。本团队另辟蹊径，从生物神经突触中汲取灵感，成功打造出无需供电、零延迟的记忆存储系统。超并行神经突触编码体系支持1024路并行输入通道（笔尖与纸张接触的每一次摩擦）突触权重自适应调节技术（书写力度决定墨迹浓...