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成本暴降88%！通义实验室、北大发布ZeroSearch，无需搜索即可激活LLM检索能力
信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要，但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此，通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架，无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力，显著降低成本。
Data+AI 新年特辑：2025 的顿悟时刻与 2026 的关键十问 | Q推荐
过去一年，Data + AI 关注点从模型能力转向企业承载 AI 的系统能力。InfoQ 联合 Snowflake 发起直播活动，邀多行业人士复盘与前瞻，有认知回顾、十问环节，结尾嘉宾留 2026 预测。
Agent 正在终结云计算“流水线”，Infra 必须学会“思考” | 专访无问芯穹夏立雪
InfoQ 专访无问芯穹联合创始人夏立雪，他分享了面向 Agent 的基础设施建设进展与经验，探讨从“处理”到“思考”的范式转变对基础设施的冲击，指出 Agent 规模化落地阻碍及解决办法，还谈及 Agentic Infra 等内容。
开源Agent新标杆：通义WebSailor多榜夺魁，挑战OpenAI高难度Agent基准BrowseComp
信息爆炸时代，传统搜索引擎难满足需求，开源Web Agent在极端复杂任务表现不佳。阿里巴巴通义实验室推出WebSailor，通过创新数据构造和训练方法，在BrowseComp等挑战上取得突破，缩小与顶级封闭系统差距。
感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
告别胶水代码，5倍飚速！无问芯穹首次揭秘，Infra智能体蜂群登场
无问芯穹推出基础设施智能体蜂群，这是新一代基础设施智能化解决方案。它封装多个智能体模块，构建全生命周期智能闭环，提升资源利用率等。在重点客户业务流程落地效果好，能让开发者解放价值。
独家丨雷军马云罕见握手，千寻智能30天完成30亿元融资
2026年4月7日，千寻智能完成10亿元融资，30天两轮累计30亿。雷军、马云旗下资本领投。其技术路线与国外Generalist AI吻合，数据采集有优势，还与京东、宁德时代合作，获资本青睐。
突破传统检索瓶颈！阿里通义实验室发布 WebDancer，开启多步推理智能体新范式!
在信息爆炸时代，传统检索技术缺乏动态决策能力，难以满足多步推理需求。阿里通义实验室发布的 WebDancer 基于 ReAct 框架，通过四阶段构建，在测试中表现优异，未来规划拓展工具生态、突破任务边界等。
最新智能体自动操作手机电脑，10个榜单开源SOTA全拿下｜通义实验室
通义实验室推出Mobile - Agent - v3智能体框架，在多核心榜单获开源最佳。它能完成复杂任务，在多智能体框架中灵活切换角色。团队搭建云环境基建，从多维度构建数据，用强化学习和多智能体协作提升其性能。