「生成式搜索」共找到 2902 篇相关文章
2026 年做搜索就是做 Agent Memory
本文整理自Elastic全球副总裁肖涵演讲，讲述AI搜索发展历程，指出2026年做搜索基本是做智能体记忆。分析智能体记忆痛点、表征、遗忘等问题，介绍Jina AI相关模型，梳理记忆产品分类与工作流，给出行业观点与建议。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出，传统代码生成技术难完成复杂开发任务，而基于大语言模型（LLM）的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”，具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等，也剖析了挑战与未来方向。
ImageNet分数越高，生成反而越糊？iREPA给出解释
Adobe Research论文指出，视觉模型在ImageNet分类准确率高，生成效果未必好，全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程，削弱全局干扰，提升了生成质量。
用子模优化法为DeepResearch生成多样性查询
开发DeepResearch时，生成多样化查询是关键。多数开源项目处理方法粗放，本文提出结合句向量与子模优化的方法，设计子模目标函数，给出代码实现，实验显示该方法生成的查询组合多样性更高。
白杨SEO：个人/企业如何在AI搜索时代占有一席之地？
白杨SEO作为AI搜索优化GEO研究者，分享个人或企业在AI搜索时代占位方法，指出占位仍有用，只是从关键词匹配变为用户意图匹配，还给出三点占位建议。
句子级溯源+生成式归因，C²-Cite重塑大模型可信度
在人工智能发展背景下，大模型内容可信度成焦点。北邮百家AI与小米团队提出溯源大模型C² - Cite，首创上下文感知归因生成技术，解决现有归因模型缺陷，已被WSDM 2026收录。
太强了 Yan！腾讯打造的全能交互视频生成引擎
腾讯提出的面向交互式视频生成的基础性框架 Yan，集 AAA 级模拟、多模态生成和多粒度编辑于一体，为下一代 AI 内容引擎提供可行路径，但也面临长时视频视觉一致性不足等问题。
低延时、可交互的音频驱动肖像视频生成框架LLIA
美团提出新型音频驱动肖像视频生成框架LLIA，是低延迟、可实时交互的虚拟形象生成技术。它提出四项核心技术，引入三大核心模块，构建超100小时数据集，在多方面有出色表现。
李飞飞押注的空间智能：生成的世界，如何「经得起折腾」？
李飞飞押注的空间智能是世界模型主流路线之一，旨在让AI生成可操作三维世界。但当前AI生成世界存在“中看不中用”问题，构建“站得住”的世界面临速度与状态瓶颈，生境科技等实践提供了解决思路。
一句话生图要过时了？开源图像生成Agent进化出「工具编排」
来自多机构的研究团队提出GenEvolve，将开放图像生成建模为「工具编排轨迹」。它配置三类工具，经多轮决策完成生成。通过构建数据集训练，实验显示在多基准上表现出色，已开源模型、代码等。