「信息瓶颈原则」共找到 1343 篇相关文章
智能体如何学会「想象」?深度解析世界模型嵌入具身系统的三大技术范式
长期以来具身智能系统缺预测力,世界模型让智能体有了‘想象’未来的能力。中科大等机构团队综述将现有研究划分为模块化、顺序、统一三大架构集成范式,并指出未来研究方向。
辛顿高徒压轴,谷歌最新颠覆性论文:AGI不是神,只是「一家公司」!
2025年12月19日,谷歌DeepMind发布论文《分布式AGI安全》,提出AGI可能是“拼凑型”,由众多专才模型组成,在经济上更划算。还指出其存在风险,如默契合谋、责任消解等,并给出基于“防御纵深”原则的安全框架。
全球第二、国内第一!钉钉发布DeepResearch多智能体框架,已在真实企业部署
在数字经济浪潮中,企业对高效信息获取与决策支持需求迫切,但现有研究系统存在不足。阿里巴巴钉钉团队提出Dingtalk - DeepResearch多智能体框架,在评测中成绩优异,已在真实企业场景部署。
刚刚,Kimi开源新架构,开始押注线性注意力
智能体时代推理计算需求成瓶颈,线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构,结合线性与全注意力,性能和硬件效率出色,引发对线性与全注意力发展方向的思考。
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表,扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型,通过将文本变成图像用视觉Transformer理解,实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
Coatue 最新报告:复盘 400 年、 30+ 次泡沫,我们离 AI 泡沫还很远
Coatue 最新报告否定‘AI 泡沫论’,结合市场与消费数据,表明 AI 拉动经济。复盘历史,推出‘泡沫评分标准’。反驳市场对 AI 的 8 大质疑,还指出谷歌转型成功,预计未来 AI 利润可观,给出投资原则与指标。
一个模型装下整个物种树!伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军
加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star,可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板,实现三点升级,在多基准测试表现出色,是强大的全基因组变异解读框架。
AI 炮制的“工作垃圾”,正在摧毁你的生产力
尽管生成式AI在工作场所使用激增,但多数公司难见可衡量的投资回报率。原因可能是AI工具产出“工作垃圾”,表面光鲜却空洞。文章分析现象、影响,并为组织提出避免“一刀切”等应对原则。
里程碑!逻辑智能发布全球首个完全开源语音大模型框架LLaSO,语音AI迎来新纪元
逻辑智能发布全球首个完全开源语音大模型框架LLaSO,它像“全家桶”,提供高质量数据、统一评测基准和强大基础模型。语音大模型发展遇瓶颈,LLaSO框架及参考模型LLaSO - Base有望打破僵局。
超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手,它指在正确时间为 Agent 提供正确信息,超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略,如转移、压缩等,并结合 *The Bitter Lesson* 启示,探讨构建面向未来的 AI Agent。