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算法论文8

SearchAgent-X: 打破效率桎梏,释放下一代「AI搜索智能体」的真正潜能

论文提出SearchAgent-X框架解决AI搜索智能体效率难题。研究剖析效率瓶颈,发现精度和延迟问题,提出优先级感知调度与无停顿检索技术,经评估大幅提升性能且不牺牲答案质量。

PaperAgent
新闻资讯7

机器人杭州上演格斗赛!拳拳到肉,宇树CEO王兴兴:创造了人类历史新时刻

全球首个人形机器人格斗赛在杭州落幕,四支队伍用宇树科技G1机器人参赛,“AI测算师”夺冠。比赛分表演赛和竞技赛,考验机器人多方面能力,背后是软硬件协同升级,引发网友热议。

量子位
开源动态7

极客说|Unsloth 的全微调之路:从 Adapter 到 Full Fine-tuning

大语言模型参数多,微调难。Unsloth 原靠支持 Adapter 微调出名,现支持全参数微调,单卡就能搞定大规模模型训练。文章介绍其进化历程、关键技术、工程部署、使用优势及最佳实践。

AIGC开放社区
新闻资讯7

爆火的 AI 玩具赛道,全行业都在等一个「成功者」

过去一年,AI玩具创业火热,众多大厂背景创业者入局。但现状尴尬,鲜少有能售卖产品,已推出的产品反馈不佳。目前AI玩具实质多为毛绒玩具加语音盒子,创业者面临技术和成本等难题。

Founder Park
算法论文8

ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键

ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。

深度学习自然语言处理
算法论文8

ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键

ICML 2025新研究揭示,在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中,注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值,而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。

机器之心
新闻资讯7

速递|前字节Seed强化学习专家孙鹏加入星尘智能,将大模型后训练经验带到物理世界

9月2日消息,前字节跳动Seed团队强化学习专家孙鹏博士加入星尘智能,负责机器人强化学习方向。星尘智能有技术、资本和商业优势,孙鹏经验丰富,此次加入将助力其强化学习后训练发展。

AI前线
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2026世界机器人大会落幕,谁在物理AI赛道抢跑?

2026世界机器人大会落幕,具身智能从‘表演特技’转向‘实景作业’。物理AI世界正快速到来,但机器人量产尚需时日,AI汽车或率先实现人机深度协作,AIVA汽车以‘AI定义汽车’理念打造鲜活生命体,与火山引擎深度合作。

AI科技评论
产品应用8

深度实测「豆包工作」+飞书:目前最接近企业Agent终局的答案

「豆包工作」作为面向生产力场景的Agent产品正式发布,与飞书深度打通,给出了目前Agent进入组织的最佳答案。主流办公Agent基础能力趋同,企业上下文正成办公Agent分水岭,豆包工作+飞书优势明显。

量子位
产品应用8

我不认为几亿人会用豆包「办公」,但 Agent 豆包也必须要做

豆包工作任务新增本地电脑和云电脑切换模式,补上AI Agent关键工作条件,产品定位改变。其优势是低门槛且能力提升,虽Agent不够稳定,但有望成全民工具,推动AI进入大众生活。

刘言飞语