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北大联手通义实验室发布ZeroSearch:成本暴降88%,无需搜索即可激活大语言模型的检索能力!
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架,可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略,成本降88%,多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
马斯克xAI正式入局世界模型,目标:明年搞出个AI生成的大游戏
马斯克的xAI入局世界模型开发,对手是Meta和谷歌等。其从英伟达挖专家,目标是开发先进AI系统,还计划明年底前发布AI生成游戏。不过构建世界模型挑战大,游戏行业有人对此谨慎。
DeepSeek-R1推理智能从哪儿来?谷歌新研究:模型内心多个角色吵翻了
过去两年大模型推理能力跃迁,谷歌等机构研究指出,推理能力提升源于模型推理时隐式模拟类多智能体交互结构“思维社会”,还提出利用“群体智慧”新方向,并介绍了研究方法、实验结果等。
让大模型多模态检索全面超越SOTA!ReCALL框架化解生成式与判别式的范式冲突|CVPR'26
紫东太初团队联合新加坡国立大学攻克大模型检索难题,其ReCALL框架以‘诊断 - 生成 - 校准’闭环体系解决范式冲突,让大模型变身高效检索器,成果被CVPR 2026录用,刷新SOTA性能。
揭秘夸克首个高考志愿大模型!蒸馏数百名人类专家经验、Agent 可完整生成志愿报告
6月12日,夸克发布国内首个高考志愿大模型,上线‘高考深度搜索’等三大核心功能。其‘志愿报告’以Agent运行,能输出完整报告;模型经多阶段训练,搭载最大高考知识库,为考生提供精准志愿填报服务。
大模型是否对问题难度有预判?最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针,定位负责难度感知的注意力头,还发现不同模型表现有差异。
Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题,开源
大模型训练后知识和记忆不再增加,智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源,提出Mem0和Mem0g两种方案,在不同场景表现出色,已获多应用,还提供SaaS服务。
ACL 2026 Main|混合推理模型也会「钻空子」:南大移动团队提出TNT,破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题,训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法,利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限,解决奖励欺骗,实现准确率与效率双赢。
重磅!Thinking Machines开山之作:大模型输出随机的根本原因被揪出,并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客,开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化,并给出系统性解法,还开源方案。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远?斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论,但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路,构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’,研究发现很多模型推理不严谨,还给出两个提升准确率的办法。