「通用数据分析智能体」共找到 3861 篇相关文章
推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
长达790年视频镜头，打造原生多模态世界模型！北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5，它将视觉和语言视为同一种数据流，在超13万亿token数据上学习，解决长视野多模态信息处理问题，经多阶段训练和优化，能力强大且已开源。
首个实例理解3D重建模型！NTU&阶越提出基于实例解耦的3D重建模型，助理场景理解
人类能自然感知3D世界的几何与语义，但AI做到“两者兼得”是挑战。NTU联合StepFun提出IGGT，将空间重建与实例级上下文理解融为一体，还构建了InsScene - 15K数据集，解决了传统方法的问题。
首次结合RL与SFT各自优势，动态引导模型实现推理⾼效训练
新一代大型推理模型在复杂推理有进展，核心是ZERO - RL训练法。华为香港研究所小艺团队等合作推出GHPO算法框架，融合在线强化学习与模仿学习，解决了RLVR方法局限，提升模型训练效果，代码数据开源。
面向 AI Agent 的搜索服务，小宿科技有机会成为百亿美金的新巨头吗？
文章围绕AI搜索展开，分析微软Bing停用API原因，探讨小宿科技做Agent时代AI搜索服务的机会。从多方面剖析小宿优势，如全球通能力、贴合需求打法等，指出AI时代搜索是B端基建博弈。
搜索智能体RAG落地不佳？UIUC开源s3，仅需2.4k样本，训练快效果好
当前 Agentic RAG 落地有挑战，UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本，训练快且效果好，解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题，在通用和医学 QA 任务中表现出色。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。
ICML 2026｜告别「单线程」思维，智能体进化出了原生的并行推理大脑
北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR，它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式，配套并行推理引擎，让并行推理成模型原生认知能力，还介绍了其具体实现、实验结论等。
最新豆包、deepseek、元宝、夸克、千问、百度、文心、Kimi、微信搜一搜、抖音、小红书等AI搜索生成内容引用来自哪些地方？【干货】
作者白杨SEO指出，生成式人工智能发展快，AI搜索优化GEO受关注。介绍了豆包、DeepSeek等多个AI搜索生成内容引用来源，如豆包引用抖音、头条等，DeepSeek用开源数据等，还提及各平台优化要点。