应用介绍
模型结构的突破：现有 Transformer 架构在长上下文处理上的效率受限，要支持多模态、交互式、动态变化的情境输入，模型架构本身可能需要根本重构。学习范式的转变：从传统监督学习到交互式、持续式的弱监督、多反馈学习，以及在新情境中快速适应的元学习能力，Context Scaling 所需的训练目标与损失函数正在重塑 AI 学习本质。复杂情境的定义与构建：复杂情境难以靠人工构建，也无法通过真实世界逐一采集。大规模情境数据的生成，需要借助 AI 自身合成场景、任务、交互脚本的能力。
模型结构的突破：现有 Transformer 架构在长上下文处理上的效率受限，要支持多模态、交互式、动态变化的情境输入，模型架构本身可能需要根本重构。学习范式的转变：从传统监督学习到交互式、持续式的弱监督、多反馈学习，以及在新情境中快速适应的元学习能力，Context Scaling 所需的训练目标与损失函数正在重塑 AI 学习本质。复杂情境的定义与构建：复杂情境难以靠人工构建，也无法通过真实世界逐一采集。大规模情境数据的生成，需要借助 AI 自身合成场景、任务、交互脚本的能力。
