「传统网络搜索」共找到 1683 篇相关文章
刚刚,蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型
由陈天桥和代季峰联合发起的 MiroMind 团队,于 1 月 5 日发布自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。该模型参数规模小但性能强,其核心是「发现式智能」理念,还采用了新训练技术,有 A 股涨停板预测等应用。
Telegram创始人搞了个狠活:100%隐私的去中心化AI网络
Telegram创始人帕维尔·杜罗夫推出专注机密AI计算的去中心化网络Cocoon,或终结中间商垄断。它基于TON区块链,有三层架构,四步完成AI查询,但面临延迟和竞争挑战,未来将采用DAO治理。
英伟达韩松团队新作:具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron,在基准测试中表现出色,准确率与Qwen3等相当甚至更优,生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化,代码和预训练模型将开源。
传统RAG只会翻书不会用?RAG+让Reasoning能力上一个新高度!
现有检索增强生成(RAG)技术在需复杂推理领域表现不佳,像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”,与知识库构成双料库,在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案,团队还透露了未来方向。
比SOTA快9倍,谷歌DeepMind时空重建,把视频变成时空搜索引擎
谷歌DeepMind联合团队发布D4RT时空重建框架,颠覆传统视频转3D方法。它按需提问,像搜索引擎,处理动态视频高效。内部结构分编码、解码两步,速度快,还发明聪明收割机算法,在多项测试中表现优异。
后训练中的RL已死?MIT新算法挑战传统后训练思维,谢赛宁转发
MIT研究人员提出RandOpt新算法,挑战传统后训练思维。该算法通过随机扰动和集成突破限制,在多任务中表现出色,揭示了预训练模型权重空间的“神经丛林”现象,引发AI社区关注。
清华开源教育龙虾,沉浸式互动课堂,运行成本仅为传统的千分之一
清华大学团队将校内验证两年的AI课堂系统OpenMAIC开源。它能把主题或文档转化为互动课堂,运行成本仅为传统MOOC的千分之一。有多种组件,多智能体协作,还支持多种大模型,已获学生积极反馈。
今天,OpenAI杀疯了!砸40亿美元成立新公司、还祭出网络防御利器Daybreak
OpenAI宣布推出OpenAI部署公司,获超40亿美元初始投资,还收购Tomoro。其将派工程师嵌入企业,帮构建部署AI。同时推出网络防御AI Daybreak,可加速防御、保障软件安全。
对话 Elys 创始人:他的 10 个产品洞察,和他想创造的下一代社交网络
极客公园与 Elys 创始人 Tristan 深度对话,分享 10 个产品洞察。他认为 context 价值大,做新 AI 产品要找好形态,记忆系统本质是推荐系统,还阐述了对 AI 社交等看法,目标是创造低熵社交网络。
炸裂!谷歌I/O大会王者归来:Gemini“世界模型” 初现,搜索“换脑”,一句话制作原声电影
谷歌I/O 2025大会发布大量技术,虽Gemini 2.5 Ultra未到,但Pro有革新。还推出新模型、代理工具,多模态能力提升,搜索重塑,加入AI眼镜开发,倾尽全力发展AI生态。