「深度研究系统」共找到 3883 篇相关文章
DeepSeek 把 Harness 开源了:模型、工具、Agent Loop 全是插件
8月13日,DeepSeek面向全球开发者开放DeepSeek Harness开发者预览版v0.1并开源代码。其特色是一切皆插件,提供四种运行模式,内置多Agent系统,有创新但编排范式未突破,还采用仅追加的会话日志。
ICML 2026 巡礼:注意力效率革命的九个切面
7月7日,ICML 2026进入正会第一天。雷峰网精选首日上午9篇论文,涵盖持续学习、多模态融合等方向,如MePo让预训练模型学会持续学习,HAF解决模态不平衡下的融合问题,展现AI研究前沿趋势。
为什么最有价值的AI讨论总发生在知乎?
AI成全民话题,但网上多是热点复述,真正有价值的理解和方法论沉淀在知乎。知乎答主toyama nao、德里克文、Jeff Tao陶建辉分别作为记录者、探索者和建设者,在AI领域深度探索,推动认知沉淀。
企业AI智能体大排雷:138场顶级分享抖出的落地实情
AI智能体重塑软件工程,研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验,介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。
GitHub 狂飙 2.5 万标星,这款「会自愈」的 Python 爬虫框架杀疯了!
GitHub上爆火的Scrapling项目,是自适应Web爬虫框架。它能让爬虫‘学习’和‘适应’,解析器可自动定位元素,请求器能绕过反爬系统,性能强且支持多种会话类型,还能与AI工具集成。
1100多个模型殊途同归,指向一个「通用子空间」,柏拉图又赢一回?
约翰斯・霍普金斯大学研究发现,1100多个不同神经网络,即便训练条件不同,最终权重会收敛到共享低维子空间,表明架构比数据影响大。此发现能解释诸多现象,还有多种应用可能,但也有局限性。
长上下文快2.9倍,解码快6倍:Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型,是混合线性注意力架构,核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题,在多任务测试表现出色,还开源相关资源,推动高效长上下文模型研究。
清华首提通用大模型滤波方法,实现零样本状态估计|NeurIPS'25
清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器,将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题,在未见过系统中实现零样本状态估计,有望成基础模型。
吴恩达Agentic AI新课:手把手教你搭建Agent工作流,GPT-3.5反杀GPT-4就顺手的事
吴恩达新课聚焦Agentic AI,将开发沉淀为反思、工具、规划与协作四大设计模式,强调评估与误差分析能力。课程介绍拆解任务、构建工作流方法,还分享实用技巧,让AI系统持续进化。
海光整并曙光后,是否会放弃服务器?
5月25日晚,海光信息将合并曙光信息的公告引发关注。二者关系密切且在产业链位置特殊。海光发展势头好,吸并或为提升系统能力。对于曙光是否放弃服务器业务有不同看法,整合还可能冲击华为。