「多领域推理」共找到 6403 篇相关文章
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
2026年OpenAI最看好的3个方向
OpenAI首席财务官与投资人聊2026年AI趋势，涉及多智能体登场、算力换收入、大模型能力突破等。还谈到对医疗、具身智能行业变革影响，破除AI泡沫说法，预测机器人行业前景等。
State of AI 2025：霍桑效应下，AI 是「赚钱机器」还是「泡沫机器」？
Air Street Capital发布2025年度《State of AI Report》，证实AI成重要经济增长动力，但技术突进伴随矛盾。报告提及AI推理能力有‘霍桑效应’，或成泡沫，不过AI - first公司商业化加速，付费工具采用率和合同价值飙升。
三大核心创新公开，快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA，8B力压GPT-4o！
快手开源多模态Keye-VL 1.5，为8B视频理解大模型，公开3大核心创新技术。靠Slow - Fast视频编码等，在20 + 基准屠榜。它能精确视频定位，实验显示通用、视频理解和数学推理表现佳。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
小米陈龙团队首作：统一具身与自动驾驶的开源模型
小米具身智能团队发布首篇论文，提出统一具身智能与自动驾驶的新模型MiMo-Embodied。该模型在多任务中领先，其四阶段训练框架打通两领域边界，为行业提供新范式。
万人见证，“出轨”CEO被停职；陶哲轩评“OpenAI内部实验模型获IMO金牌”；传字节Seed视觉负责人“暂休”｜AI周报
这是一篇AI行业周报，涵盖多领域热点。如Manus季逸超复盘Agent研发经验；陶哲轩评OpenAI模型获IMO金牌；字节跳动绩效改革、人员变动；还有企业动态，像英伟达黄仁勋访华、宇树科技开启上市辅导等。
ICML 2026 | 大模型为什么算不对加法？南大团队提出等本位和轨迹，揭示LLM算术错误的几何机制
南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构，发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型，解释模型算错加法原因，还设计推理时纠错方法。
AI「第二章」开启，未来看应用与Agent！
文章基于对一线投资机构访谈，指出AI开启新篇章，模型投资降温，应用时代来临。还探讨DeepSeek与Manus影响、Agent发展路径、AI原生硬件等多领域现状与趋势，为创业者和投资人提供参考。