「推理密集型信息检索」共找到 2635 篇相关文章
1万亿参数Ling-1T开源，国产LLM牛了~
Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型，总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token，支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色，是目前已知最大的FP8训练基座模型，已完成全面评测。
“iFold”，苹果AI新成果
苹果发布基于流匹配的蛋白质折叠模型SimpleFold，被戏称“iFold”。它用通用Transformer模块搭配流匹配生成范式，3B参数版本追平谷歌AlphaFold2性能，还解决了传统模型算力依赖问题，效率高。
Nano Banana核心团队：图像生成质量几乎到顶了，下一步是让模型读懂用户的intention
这是对Nano Banana核心团队的专访。团队认为图像生成质量提升空间有限，未来关键在模型可表达性和读懂用户意图。还探讨了图像模型发展趋势、应用场景、产品设计、评估方式等，提及与传统工具将长期共存。
科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
该综述提供科研智能体构建指南，提出三级分级系统，阐述构建流程与能力增强方法，涵盖知识组织、注入、工具集成，还提及基准评估和未来研究方向，促进AI与自然科学融合。
OpenAI和Anthropic罕见互评模型：Claude幻觉明显要低
OpenAI和Anthropic罕见合作，互相授予API权限评估模型安全与对齐情况并发布报告。双方派出多模型参与，从指令层次、越狱、幻觉、欺骗策略等方面评测，呈现各模型优缺点。
一场「狼人杀」，考倒了一堆大模型
南开大学等机构设计 InMind 评测框架，在 Avalon 游戏对 11 个前沿大模型测试。多数模型停留在表层模仿，仅少数推理增强模型有初步‘风格敏感性’，未来人机交互应关注‘像不像’。
颠覆互联网的下一波浪潮：Agentic Web来了！
本文介绍全新范式 Agentic Web，它由 AI 智能体组成，用户发目标，AI 自动完成任务。文章从多方面解析这场范式革命，还阐述应用场景、面临挑战，指出其是互联网重大转折，但落地需解决诸多难题。
刚刚，Claude 4.1 发布
刚刚，Anthropic 发布 Claude Opus 4.1，对智能体任务、编码和推理能力全面升级，付费用户已可使用。未来几周还有重大改进。它在多方面能力提升，碾压对手，网友反应热烈。
通义实验室大火的 WebAgent 续作：全开源模型方案超过GPT4.1 , 收获开源SOTA
WebAgent续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》提出对information-seeking任务形式化建模，设计训练数据合成方法，全开源模型方案在GAIA评测获SOTA表现，还补足了训练数据不足问题。
重塑浏览器！微软在Edge加入AI Agent，自动化搜索、预测、整合
今天凌晨微软官网宣布在浏览器Edge中加入Copilot模式，它像多层级混合智能体，能自动执行搜索、整合等操作，有标签筛选等创新功能，可提升效率，还保障隐私安全，已免费开放。