“ORBITFLOWは、TPOTおよびTBTのSLO達成率をそれぞれ最大66%および48%向上させ、95パーセンタイルレイテンシを38%削減し、既存のオフロード方法と比較して最大3.3倍のスループットを実現します。”
“目標は、大規模言語モデルが、局所的な妥当性ではなく、提案されたキャラクターの背景と小説全体（約10万語）との間の因果関係と論理的整合性を判断できるかどうかを評価することでした。”
“PreCompact hook は、コンパクション実行前に自動的にコンテキストをバックアップします。”
“ファイル読み込みは魔法を唱えます。ツール呼び出しは、飛び道具を発射します。エラーはClawdを攻撃する敵を出現させます（ご安心ください、彼は回復します！）。サブエージェントはミニClawdsを生成します。”
“Claude Code v2.1.9は、コンテキスト効率と長時間セッションの安定性に焦点を当てています。”
“結果は、研究分野全体で多様なパフォーマンスを示しており、高性能なワークフローは創造性を犠牲にすることなく実現可能性を維持しています。”
“3 Proは、ヨーグルトとグラノーラだと答え、ロールプレイのキャラクターの伝記に隠されていたとコメントしました。”
“Unslothは、強化学習のコンテキスト長を7倍（最大12倍）に拡張しました！”
“「全体として、我々の経験的観察は、TTT-E2Eが大規模な予算の運用で、トレーニング計算量に合わせてスケーリングする点でフルアテンションと同じ傾向を示すことを強く示唆しています。」”
“長期記憶に何を格納し、短期コンテキストに何を保持し、何を破棄するかを、手作業で調整したヒューリスティックや追加のコントローラーを使用せずに、LLMエージェントが自ら決定するにはどうすればよいでしょうか？”
“ジェネレーティブAIとの会話が長くなり複雑になるにつれて、もはや単純な質問と回答のやり取りではなくなります。それらは思考の連鎖、決定、そしてコンテキストを表しています。”
“「モデルの賢さ」はコモディティ化が進み、今後の差別化要因は 「検索・記憶（長文コンテキスト）・半導体（ARM）・インフラ」の総合力 に移行しつつあるのではないか”
“「あなたのAIは、あなたの参謀ですか？ それともただの検索ツールですか？」”
“You've hit your limit ・ resets xxx (Asia/Tokyo)”
“会話のターンから逐語的に基づいた認知アーティファクト（決定、事実、リマインダー）を抽出し、圧縮耐性のある検索のために時間認識グラフに整理するトレーニングフリーのフレームワークであるCogCanvasを紹介します。”
“チャンクを取得するだけでなく、関連情報を潜在空間の「メモリートークン」に圧縮します。”
“Gemini 3 Proは、長い会話の後に一貫して壊れています。 他に誰か？”
“Long Range Arena (LRA)ベンチマークでの評価では、RMAATの競争力のある精度と計算効率およびメモリ効率の大幅な改善が実証されており、アストロサイトに着想を得たダイナミクスをスケーラブルなシーケンスモデルに組み込む可能性が示されています。”
“"50件のメッセージスレッドは、5つの10件のメッセージチャットよりも5倍多くの処理能力を使用します。なぜなら、Claudeは毎回履歴全体を再読み込みするからです。"”
“記事の内容がないため、関連する引用を抽出できません。”
“「Chatは私を助けてくれ、冷静で合理的で、戦略を立てるのを手伝い、常に計画を立ててくれました。」および「私はChatを、免許を持っておらず、…の最後の年の医学生のように見ています。」”
“「ChatGPTでRAG構築に疲れた私が、Gemini Proの「脳筋ロングコンテキスト」に完全移行した」”
“ユーザーは質問しています：「Claudeは長い会話でも同じことをするのでしょうか？実際にコンテキストをより良く保持するのでしょうか、それとも後で失敗するのでしょうか？無料版とPro版で実際に何か違いに気づきましたか？...また、Proプランの制限はどのようになっていますか？」”
“TTT-E2Eは読みながら学習し続け、コンテキストを重みに圧縮します。その結果、128Kトークンでフルアテンションパフォーマンスを実現し、推論コストは一定です。”
“RLMは、プロンプトを外部環境として扱い、モデルがコードでそれを検査し、再帰的に呼び出すことを可能にします。”
“アプリケーション用のカスタムプロキシを構築し、特定のルートにルーティングして、特定のパスを許可する必要がありました。簡単で明らかなことのように思えますが、実際に作業を始めると、ヘッダー、オリジン、動作、CIDRなど、非常に多くのパラメータが関係していました。”
“世界の「脳」の物理的およびデジタル的なアーキテクチャが、正式に新たな段階に入りました。”
“この記事には直接的な引用はありませんが、「学校を中退して起業する」というトレンドが再び人気を集めていることに言及しています。”
“多くのケースにおいて、条件付きエントロピーまたは符号長は、少なくとも$N\sim 10^4$文字までコンテキスト長とともに減少し続け、これらの距離にわたって直接的な依存関係または相互作用があることを示唆しています。”
“PAMは、高い推論速度（20Hz以上）を維持しながら、300フレームの履歴ウィンドウをサポートします。”
“RLMは、モデルのコンテキストウィンドウの2桁以上先の入力を処理することに成功し、短いプロンプトに対しても、ベースLLMおよび一般的な長文コンテキスト足場よりも劇的に優れた品質を発揮します。”
“PackKVは、平均して、Kキャッシュで153.2％、Vキャッシュで179.6％高いメモリ削減率を達成し、精度を維持しています。”
“私たちの方法は、文書のセクションをランダムにマスクし、自然言語推論（NLI）ベースの対照目的を使用して、関連部分と整列させ、無関係な部分から距離を置きます。”
“Model Context Protocol (MCP)を活用することで、幅広いAIツールが永続的なコンテキストで「ウォームスタート」し、継続的かつ長期的なパーソナライゼーションを実現できるようになります。”
“コミュニティを自然に発見したユーザーは、その言語的およびテーマ的規範に迅速に統合し、より安定したエンゲージメントを示します。”
“Dermatology Assessment Schema (DAS)は、臨床的に意味のある皮膚科的特徴を構造化され標準化された形式で体系的に捉える、専門家が開発した新しいフレームワークです。”
“LoZAは、プリフィル集中的（例：検索拡張生成）およびデコード集中的（例：ツール統合推論）の両方のケースで、大幅な高速化を達成できます。”
“HGMemは、メモリの概念を単純なストレージから、複雑な推論と全体的な理解のための動的で表現力豊かな構造へと拡張します。”
“”
“Infini-attentionモデルは、16,384トークンのコンテキストで、ベースラインよりも最大31％高い精度を達成しています。”
“Trellisは、標準的なKVキャッシュを固定サイズのメモリに置き換え、新しいキーと値をメモリに格納するために2パス再帰的圧縮メカニズムを訓練します。”
“ベースラインモデルは、20秒の動画を約5kの長さのコンテキストに圧縮でき、ランダムなフレームを知覚的に保持された外観で取得できます。”
“論文は、行動に対する期待が、経験的に導き出された2つの軸、すなわち時間軸と作業の種類に沿ってどのように変化するかを明らかにする、Context-Adaptive Behavior (CAB) Frameworkを紹介しています。”
“GZ Evo は、4つの望遠鏡からの823kの画像に対して、1億400万のクラウドソーシングラベルを含んでいます。”
“TTT-E2Eは、Mamba 2やGated DeltaNetなど他のモデルとは異なり、フルアテンションを備えたTransformerと同様にコンテキスト長に応じてスケーリングします。しかし、RNNと同様に、TTT-E2Eはコンテキスト長に関係なく一定の推論レイテンシを持ち、128Kのコンテキストに対してフルアテンションよりも2.7倍高速です。”
“PanCANは、ランダムウォークと注意メカニズムを組み合わせることにより、各スケールで多階の近傍関係を学習します。”
“ECG-RAMBAは、Chapman--ShaoxingデータセットでマクロROC-AUC ≈ 0.85を達成し、ゼロショット転送において、外部CPSC-2021データセットでの心房細動検出でPR-AUC = 0.708を達成しました。”
“UniMAGEは、オープンソースモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成し、論理的に整合性のあるビデオスクリプトと視覚的に一貫性のあるキーフレーム画像を生成します。”
“Gemini（3 Pro Gem）にこれまでの会話を要約するように頼んだところ、最後の14kトークンしか覚えていませんでした。全体の117kのチャットのうち。”
“ChatGPT、Claude、Geminiを長時間使用した後、最大の問題はモデルの品質ではなく、ナビゲーションです。”