「传统网络搜索」共找到 1683 篇相关文章
微软 CEO Satya：“传统的软件应用层正在瓦解，将逐渐被AI智能体（Agent）所取代”
微软CEO Satya Nadella称传统软件应用层正瓦解，将被AI智能体取代。微软布局‘AI智能体层’，让Microsoft 365成集成开发环境。他还号召SaaS企业成为数据源，专注数据API建设。
搜索Agent最新高效推理框架：吞吐量翻3倍、延迟降至1/5，还不牺牲答案质量丨南开& UIUC研究
大语言模型驱动的搜索智能体有能力但效率低。南开和UIUC研究人员剖析效率瓶颈，提出SearchAgent-X框架，实现吞吐量提升、延迟降低，且不牺牲答案质量，还揭示AI智能体平衡和等待问题。
RAG 进化之路（祛魅 Agentic RAG）：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG，先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用，指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策，结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式，最后总结不同 RAG 的优劣。
SIGIR 2025 | 视频检索新范式！北邮、北大等联合提出AV-NAS：首个音视频哈希搜索架构，让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。
国内AI应用半年报告：App和Web应用月活都在跌，AI搜索需求被验证，百度是DeepSeek流失用户最大接盘手
QuestMobile发布2025年国内AI应用上半年报告，指出国内与海外市场情况不同，国内移动端和PC端AI产品月活下滑，AI搜索需求被验证，百度成DeepSeek流失用户最大接盘手，还分析了各类型AI应用发展态势。
Anthropic 官方：Genspark 是如何构建 Agents 的？
Genspark借助Claude打造自适应AI Agents，突破传统搜索工作流限制。其Super Agent以Claude为核心，实现动态协调，变革用户创造和研究方式，带来显著商业影响，揭示AI开发新原则。
Deep Search 如何理解业务仓库代码？
文章系统介绍Deep Search和Deep Research概念、与传统RAG区别、主流商业产品与开源方案、在代码领域应用及未来规划。提出Deep Search方案，构建独特代码理解与检索架构，还计划研发专用代码搜索Agent。
Anthropic 为 Claude Code 添加了沙箱和 Web 访问功能，以实现更安全的 AI 驱动编码
Anthropic为Claude Code发布沙箱功能及基于Web的工具版本，解决编码安全风险。沙箱有文件系统和网络隔离两个边界，能减少权限提示、增强保护，还解决了传统安全系统的限制。
详细介绍！RAG 和 GraphRAG：了解何时（When）、如何（How）使用它们
文章详细介绍传统RAG和GraphRAG技术，前者通过向量搜索检索上下文，但无法体现数据关系；后者用知识图谱提升检索效果，亮点是构建图谱、整合信息。还指出两者优缺点，建议结合使用。
LLM学习笔记：最好的学习方法是带着问题去寻找答案
文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频，分析大模型聊天流程与原理，介绍LLM训练步骤，包括预训练、后训练和强化学习，还提及主流特性应用，如文件上传、网络搜索，强调带问题学习的重要性。