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谷歌AI新里程碑：一个能「做研究」的系统诞生了，用LLM+树搜索编写专家级软件
谷歌提出能帮科研人员编写「专家级」科研软件的AI系统，融合大语言模型和树搜索，可整合重组知识构建新思路。在多领域超人类表现，但局限于可量化任务。
DeepSeek V3.1 把 R1 融了，一堆新活：<think>开关、动态搜索、新ToolCall ...
DeepSeek在Hugging Face悄悄发布V3.1版本，将对话和推理模型合并为混合推理模型。它有显式推理、内置搜索、简化工具调用等特性，Aider测试成绩佳且成本低，但也存在战术回避、幻觉率升高等问题。
ChatGPT还没学会打电话，谷歌搜索AI已经替你电话约服务，还会谈价砍单！
谷歌搜索迎来三大AI革新，集成Gemini 2.5 Pro模型、可用Deep Search功能，最亮眼的是AI代打电话功能。目前该功能在美国上线，未来将全球推广，引发网友对其效果和实用性的讨论。
人大高瓴孙浩团队发表Nature子刊封面文章：基于并行符号枚举的物理定律发现
中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队在《自然 - 计算科学》发表封面论文。提出PSE框架解决符号回归瓶颈，通过公共子树复用和GPU并行提升评估效率，实验表现优于现有方法，也指出了局限性与未来方向。
RAG系统设计：揭秘语义搜索被低估的核心价值与KG驱动的架构选型策略
在AICon大会上，Hugging Face的尹一峰探讨基于语义搜索的RAG系统重要性，揭示其被低估原因，分析本质与作用，分享设计高效架构方法，还讨论KG驱动的RAG系统及范式选择。
4·18 北京 Elastic AI Tech Day｜搜索基座模型议程（含 Jina 模型与 Reader）
Jina AI 模型迭代加速，Jina Embeddings 到五代目，Reranker v3获最佳论文。4月18日 Elastic AI Tech Day 将举办，Jina 团队将做系统公开技术分享，涵盖搜索AI等多方面内容。
Sglang 源码学习笔记（三）- 分布式和并行（以deepseek 为例）（WIP）
文章是 sglang 源码学习笔记，聚焦分布式和并行，以 deepseek 为例。介绍通信域类型，分析 ZMQ 和 torch.dist 通信，阐述 TP、DP、EP 实现，包括初始化、使用等，还涉及不同 Linear 层 TP 及 MoE 不同实现情况。
自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。
把20多种工具塞进一个搜索框！亲测「Agentic Search」后，我关掉了几十个浏览器标签页
秘塔AI推出Agentic Search，是“边想边搜，边搜边做”新搜索方式，能自主完成多步工具调用。作者测试其为AI笔记应用策划预热活动等场景，还测市场分析、编程学习、新媒体运营场景，虽有不足但未来可期。
流量的本质是打开率？这只是平台推荐流量的规则，搜索流量玩法不是这样【必看】
作者白杨SEO参加私域运营大会收获颇丰，分享流量相关内容。探讨流量与打开率本质，分析平台推荐流量规则，介绍用户搜索流量逻辑玩法，还谈及AI私域获客及跳出平台规则看法。