「理解与生成统一」共找到 3136 篇相关文章
人大系团队、天使轮数千万元融资，境瞳科技给人类社会建一个「世界模型」
境瞳科技获数千万元天使轮融资，要给人类社会建「世界模型」。其社会模拟器已有超 1350 万个 AI Agent，是全球同类系统中规模最大、置信度最高的。社会智能赛道在硅谷已吸引大量投资，国内境瞳科技是该领域唯一产学研团队。
AI科研全周期拆解：从选题到宣发，哪里能放手，哪里得盯着
Awesome AI Auto-Research Team 综述梳理 AI 科研全周期能力与局限，按四阶段八环节拆解，介绍五种方法范式，指出各阶段应用情况、瓶颈及规律，强调人本治理的 AI 辅助科研才是可信路径。
NanoCoder：我把50万行的claude code核心机制浓缩成1000行，不可能学不会了吧！
Claude Code 源码泄露后，kimi Agent 团队何宇峰大佬的 NanoCoder 项目，用 950 行 Python 代码重写其核心机制。它实现 7 种关键设计模式，可助理解顶级 AI 编程 Agent 核心设计，还能按需修改。
科研数据不再碎片化！一张可计算图，连起整个科研世界
UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征，支持多种格式数据导入导出，定义了六个任务，验证了图结构在科研数据处理中的作用。
数据合成有没有未来？事实结论来了
有人认为用大模型合成数据可快速生产，无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值，还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果，证明高质量数据需专家和管理流程。
DeepSeek、GPT、Qwen，所有大模型架构图都有，Karpathy：宝藏画廊！
大模型赛道热闹，架构创新多，理解困难且缺清晰架构图。AI 研究者 Sebastian Raschka 绘制主流大模型结构，整理成在线图谱「LLM Architecture Gallery」，方便研究者查阅对比。
ICLR-26腾讯混元：Agent是强大的，但用户是狂野的
现有LLM工具使用基准测试场景理想化，忽视真实用户行为复杂性。腾讯提出WildToolBench，基于真实用户行为构建测试集，对58个模型评估，发现模型准确率低，揭示LLM在真实场景下能力缺口，为模型优化指明方向。
Jeff Dean最新访谈：未来开发者人均50个智能体，写需求成核心技能
谷歌首席AI科学家Jeff Dean在访谈中预言，未来开发者人均管理50个智能体，写需求成核心技能。他还揭秘谷歌帕累托前沿策略，介绍蒸馏技术让小模型接近大模型性能，强调多模态及低延迟价值，给出未来模型发展预测。
谷歌Gemini 3.1新模型深夜掀桌, 每秒狂飙363 token! 1/4价格暴击Claude
谷歌深夜推出Gemini 3.1 Flash-Lite，输出速度363 token/s，价格仅0.25美元/百万Token，跑分碾压GPT-5 mini和Claude 4.5 Haiku。开发者可通过Google AI Studio体验，企业用户可通过Vertex AI接入。
视觉强≠能干活！清北普林斯顿等开源WorldArena，世界模型评测被颠覆
2026 年 2 月 13 日，清华、北大等顶尖机构联合推出的 WorldArena 面向全球开源。这是首个‘功能 + 视觉’统一评测体系，撕开了‘美丽视频’伪装，让评测从‘审美导向’走向‘功能导向’。