「探索机制」共找到 1535 篇相关文章
AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
当行业争论30B能否挑战万亿参数时，清华、人大、面壁智能与OpenBMB联合研发的AgentCPM-Explore开源，基于4B参数在深度探索任务表现出色，还开源配套平台，解决小模型性能提升难题。
a16z：2026 年的 AI 应用生态，关键问题是这几个
a16z投资人Anish Acharya探讨2026年AI应用生态关键问题。他指出应用和模型分化将更明显，未来AI应用是组合体。还提到工具本质会变，企业部门要软件优先，应用层创业公司有多种优势。
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
让AI真正懂数据：猫超Matra项目中的AI知识库建设之路
文章聚焦猫超Matra项目的AI知识库建设。猫超数据体系庞大但有治理难题，促使Matra项目诞生，旨在实现智能取数。文中详述知识库设计、实践及效果，还提及未来在准确性、保鲜性和能力拓展上的规划。
小米语音首席科学家：AI发展的本质就像生物进化，不开源要慢1000倍 | MEET2026
小米语音首席科学家Daniel Povey在量子位MEET2026大会提出，AI发展像生物进化，是不断试错过程，开源是核心加速器，没开源行业进化或慢千倍，大公司应“两条腿走路”。
模型大一统？1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」！
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证，虽成因待探索，但意义深远。
谷歌创始人布林：当年发完Transformer论文，我们太不当回事了
在斯坦福大学工程学院百年庆典活动上，谷歌联合创始人谢尔盖・布林与校长、工程学院院长对谈。他回顾谷歌发展，称曾对Transformer论文未足够重视，还分享对专业选择、大学模式、学术与产业等方面的看法。
「Memory as a Context」是否将重新定义 Transformer 的 「记忆模式」？
本期机器之心PRO会员通讯解读3个AI业内要事，包括「Memory as a Context」能否重新定义Transformer记忆模式、世界模型发展情况，以及OpenRouter联合a16z发布的《State of AI》报告。详细探讨了谷歌Titans架构及其理论框架MIRAS，还提及业界对LLM记忆力的改进方案。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
DeepSeek V3到V3.2的进化之路，一文看全
知名AI研究者Sebastian Raschka发布深度博客，详细梳理DeepSeek V3到V3.2进化历程。DeepSeek V3.2性能对标GPT - 5和Gemini 3.0 Pro，且为开放权重模型，报告涵盖众多有趣领域和知识。