「多模态搜索智能体」共找到 4412 篇相关文章
改变强化学习范式，Meta新作呼应Sutton「经验时代」预言
图灵奖得主等提出AI智能体将迎「经验时代」，但训练面临挑战。Meta研究用「早期经验」范式解决问题，包含隐式世界建模和自我反思，提升了智能体任务成功率和泛化能力。
Google：王者归来
Google在传统搜索与AI结合模式不明时，推出搜索AI模式。虽资本市场不看好，但巨头必须主动AI First。I/O大会发布众多成果，涵盖基础、赋能、体验层，若GPT - 5不够惊艳，2025年或成Google天下。
证明也有「选择困难症」？腾讯AI Lab与大模型研究部联手打造 MPS-Prover ，多视角破解形式化推理瓶颈！
本文聚焦逐步式自动化定理证明器困境，腾讯AI Lab等提出MPS - Prover。它有数据筛选和多视角树搜索两项创新，提升搜索效率和证明质量，在多基准表现佳，还解决六道IMO难题。
AI 教父辛顿最新对话：超级智能诞生之后，我们唯一的生路是当“婴儿”
在大模型热潮下，“AI 教父”杰弗里·辛顿接受采访，剖析神经网络奥秘，分享对 AI 未来构想与忧虑，包括五年内超级智能诞生可能、人机共存方案，还谈及监管、就业影响等问题。
4.8K Star！一套面向设计工程师的 AI 编码智能体 UI 技能集合！
前端开发中AI生成代码质量参差不齐，ui - skills项目应运而生。它由开发者ibelick创建，是面向设计工程师的UI技能集合，将开发经验转化为规则，通过CLI工具让AI按规则构建和审查代码，已获4.8k Stars。
多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」，需用一个公式修正丨上大×南开
上海大学曾丹团队研究发现，主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响，直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏，集成到多种剪枝方法，提升了模型性能。
具身智能迎来ImageNet时刻：RoboChallenge开放首个大规模真机基准测试集
近日，RoboChallenge推出全球首个大规模、多任务真机基准测试。它构建开放、公正、可复现的‘真实考场’，为视觉 - 语言 - 动作模型提供评估标准，推动具身智能发展，还提供远程测试服务等。
DeepSeek比你更懂反思！谷歌重磅发现，智能的本质竟是一场社会化对话
谷歌等机构研究发现，像DeepSeek - R1等推理模型思考复杂问题时，内部模拟多角色辩论赛，形成思维社会机制，让AI准确率提升，证明智能本质或是内化社会互动，还为调优AI提供新方法。
当 Token 成为商品，AI 基础设施会怎么变化？
在大模型时代，智能生产和交付未实现工业化，存在性能鸿沟。九章云极提出AI工厂战略，发布Alaya NeW Cloud 3.0，将从资源计量转向智能计量，打造训练和Token工厂，提升算力到有效Token的转化效率。
DeepMind入股硬核网游EVE，要让AI学「黑暗森林」
本周四，Google DeepMind宣布收购《EVE Online》开发商部分股权，将用该游戏研究智能。EVE是高度自由化的沙盒游戏，玩家驱动性强。此前EVE就与科研有跨界合作，此次合作令人期待AI智能体的表现。