美团龙猫LongCat技术升级！新注意力机制解码速度快10倍，还能处理1M超长文本
美团龙猫LongCat技术升级！新注意力机制解码速度快10倍，还能处理1M超长文本256K文本预加载提速超50%，还解锁了1M上下文窗口。
来自主题: AI技术研报
9213 点击 2026-01-13 16:10
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256K文本预加载提速超50%，还解锁了1M上下文窗口。
现在，我们越来越多地将大语言模型应用于搜索、编程、内容生成和决策辅助等现实场景中。尽管每天有数百万人使用大模型，但它的问题也随之而来，例如有时会产生幻觉，甚至在特定情境下表现出误导或欺骗用户的倾向。
现有的视觉大模型普遍存在「语义-几何鸿沟」（Semantic-to-Geometric Gap），不仅分不清东南西北，更难以处理精确的空间量化任务。例如问「你坐在沙发上时，餐桌在你的哪一侧？」，VLM 常常答错。
在文章开始前，请您先打开Claude code，输入/skill，检查一下您的Claude code有多少个skills？是20个？50个？还是已经突破了100个？自从Anthropic推广Agent Skills以来，我们都爱上了这种“即插即用”的模块化体验。它把臃肿的多智能体编排（MAS）变成了一组优雅的Markdown文件调用，让API账单和延迟同时暴跌了50%以上。
企业级场景中，无论是做RAG还是agent，我们都会面临一个问题：出于数据隐私以及合规要求，数据必须保留在本地。但传统的本地存储方案往往存在数据隔离性差、崩溃易丢数据、配置管理混乱、操作不可撤销等问题。
2024 年底，硅谷和北京的茶水间里都在讨论同一个令人不安的话题：Scaling Law 似乎正在撞墙。
短视频搜索业务是向量检索在工业界最核心的应用场景之一。然而，当前业界普遍采用的「自强化」训练范式过度依赖历史点击数据，导致系统陷入信息茧房，难以召回潜在相关的新鲜内容。
过去一年，大模型在语言与文本推理上突飞猛进：论文能写、难题能解、甚至在顶级学术 / 竞赛类题目上屡屡刷新上限。但一个更关键的问题是：当问题不再能 “用语言说清楚” 时，模型还能不能 “看懂”？
想象一下，一群 AI 程序在一台虚拟计算机里相互猎杀，目标只有一个：生存。
小模型身上的“秘密”这下算是被扒光了！