「深度研究引擎」共找到 2805 篇相关文章
EvaLearn:AI下半场的全新评测范式!
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn,以连续问题求解为核心,构建问题并设评分标准,对九个前沿大模型研究有诸多发现。
AI真的需要「像人类」那样思考吗?AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展,但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架,引入 α - moment 实现无需训练的推理调控,实验显示其能提升准确率和效率。
陶哲轩痛诉很缺钱!科研经费暴跌67%十年最低,自掏腰包科研
美国国家科学基金会削减基础科学资助,数学科学领域资助大降。菲尔兹奖得主陶哲轩痛诉经费不足,自掏腰包做科研,还以“开普勒的橙子”说明基础研究虽短期无用,却能助力科技突破。
Nanbeige4.2-3B:探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下,推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B,在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作,评测表现良好,还探索本地个人助手等应用。
比NotebookLM更实用,基于LLM的AI PPT开源工具,连配套演讲稿都给写好了。
现在很多人用Nano Banana、NotebookLM做PPT,但存在字体、内容契合度等问题。本文推荐基于LLM的开源AI PPT工具LandPPT,它支持多格式文档生成、有深度研究等功能,协议宽松可商用。
沉默的进化:LatentMAS 如何通过“潜意识通信”重塑多智能体协作?
这是对多智能体协作领域突破性研究的深度解读。论文提出LatentMAS框架,让智能体直接交换“思维向量”,实现“机器心灵感应”,在性能、速度和Token消耗上全方位碾压传统文本交互模式。
同行评审濒临崩溃!一篇审稿报告450美元?科学家不再愿意「用爱发电」
同行评审面临劳动力短缺困境,申请者互评成热门方案。该系统还存在研究质量下滑、创新想法被埋没等问题。为解决问题,人们尝试付费审稿、提供评审指南等,也有人建议彻底改革或废除。
又是浙大校友!AI眼镜“隔空取物”,戴上即可随心选中现实世界任意物体
混合现实重塑人机交互边界,但传统XR设备选物易出错。研究团队提出Reality Proxy,即现实物体的抽象数字表示,将交互目标转移到代理上,便于用户摆脱限制选物,还支持多种交互功能。
OCR-Reasoning:揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取,复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估,还列举多种推理示例,并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。
Muon作者仅用一篇博客,就被OpenAI看中了
Keller Jordan 2024 年 12 月 8 日发布博客提出用于神经网络隐藏层的优化器 Muon,能提升训练速度。他未发论文,称只信速通。其案例显示 OpenAI 重能力。博客对前沿指标描述或过时,Muon 有诸多实证成果。