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产品应用8

刚刚,蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型

由陈天桥和代季峰联合发起的 MiroMind 团队,于 1 月 5 日发布自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。该模型参数规模小但性能强,其核心是「发现式智能」理念,还采用了新训练技术,有 A 股涨停板预测等应用。

机器之心
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HyperEyes:从「搜得更深」到「搜得更宽」,并行多模态搜索智能体的效率革命

小红书研究团队提出 HyperEyes 模型,打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁,在多基准测试中表现优异,证明准确率与效率可协同进化。

机器之心
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南开 && UIUC | SearchAgent-X,打破「效率瓶颈」,让复杂「AI搜索智能体」走向现实

南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架,解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因,通过两大‘加速引擎’优化性能,实验显示效果显著。

AINLPer
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清华叉院教授手把手教你用强化学习训练智能

在大模型智能时代,智能强化学习训练通用智能很关键。ASearcher 是相关项目,AReaL 有交互次数和代码设计优势。本次吴翼教授将带团队成员,以多轮搜索智能体为例,教用最少代码实现训练。

机器之心
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AI4S智能「井喷」,这个智能登顶多项评测榜单,实现产业落地

2026年是AI4S「智能元年」,科研智能产品密集发布,行业关注转向产品落地。深度原理发布的AI科学家平台Mira在多项评测中领先,其全链路闭环系统补齐传统短板,已在多领域落地验证。

机器之心
算法论文7

广义智能理论:智能时代通向「万物理论」的新路径?

源自AI的「广义智能理论」为探索「万物理论」提供新视角。它将物理、生命、AI系统纳入标准智能框架,提出四大基本作用力或源于「智能场」,还为经典、相对、量子力学差异提供新诠释。

新智元
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只需1/4预算,性能反超基线:阿里高德提出Tree-GRPO,高效破解智能RL难题

阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能RL难题。它以智能步骤为节点树搜索,在11个数据集中更省预算、表现更好,能在1/4预算超GRPO基线,解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。

机器之心
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Agent RL和智能自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能任务的自动生成

当前智能训练缺高质量任务数据,主流数据集依赖人工标注,规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架,能自动生成智能任务,构建并开源含约 41,000 条任务的数据集,支撑智能训练评估。

机器之心
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用DAA衡量智能 百度智能云用“新全栈”重新定义AI云|甲子光年

2026年产业焦点转向智能落地,李彦宏提出DAA概念。百度智能云升级为新全栈AI云,解决智能落地难题,从架构决策、行业应用等多方面发力,其价值值得市场重估。

甲子光年
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企业级 Agent 多智能架构与选型指南 -- 来自1000+行业应用实践积累

本文基于超1000+智能应用实践经验,介绍企业级Agent多智能架构。强调单智能优先,介绍AgentScope支持的多智能模式,对比工作流与对话模式,给出架构选型指南,还提及Spring AI Alibaba Graph为多智能提供的能力。

阿里云开发者