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深度研究白菜化?谷歌将Gemini级AI研究能力开源
谷歌推出'gemini-fullstack-langgraph-quickstart'开源项目,用Gemini 2.5与LangGraph结合,可构建本地运行的深度研究智能代理系统。介绍其技术架构、工作流程、开发配置、部署扩展,还展示了现代AI应用开发趋势。
被高薪吸引却遭愚弄!科学家怒曝AI科研黑幕:多为个人“捞金”,DeepMind百万成果是“垃圾”
物理学家 Nick McGreivy 分享应用 AI 做研究的经历,指出 AI 在解决偏微分方程上效果不佳,与宣传不符。他还提到 DeepMind 成果遭质疑,研究存在数据泄露、报告偏差等问题,认为 AI 在科学领域没那么成功。
AI生成视频总不符合物理规律?匹兹堡大学团队新作PhyT2V:不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍!
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架,论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据,通过链式推理与迭代修正机制,增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力,应用前景广。
超低延迟的端到端语音模型!首次生成音频仅需53ms,比同级别模型快3-5倍!
随着语音应用场景普及,语音大模型响应慢成瓶颈。VITA团队开源端到端语音模型VITA - Audio,7B参数模型首次生成音频仅53毫秒,比同级别快3 - 5倍,完全开源,有超低延迟等优势。
TreeHop:无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答(MHQA)任务有挑战,现有方法依赖LLM,计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案,摒弃LLM,通过嵌入空间动态更新,降低延迟、减少模型参数量,还在主流数据集表现佳,适合工业应用。
王田苗三问具身大牛:大模型还在「拨号上网」,机器人靠什么拿下真实订单?| WRC 2026
在2026世界机器人大会的圆桌论坛上,王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论,并就商业化落地节奏达成共识。
构建一个 Agent 只要三分钟,但为什么大多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段?
文章以 Google Cloud 开发者大会演示引出问题:构建 Agent 仅需几分钟,为何多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段?指出这背后是治理、运行时等一连串工程挑战的叠加,还介绍了 Google Cloud 相关解决方案。
MiniMax 怎么做 Agent:Model-Harness 协同只是第一步,还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步,发展成桌面应用 MiniMax Code,形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势,指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
让Skill“有图可依”:openJiuwen首发多模态Skill范式Skill-Omni
openJiuwen社区发布业界最早工程化落地的多模态Skill范式Skill-Omni,让Agent经验从‘读得懂’升级为‘看得见’。它能将网页和视频视觉知识沉淀为多模态Skill,还介绍了生成及读取方式和适用任务。
“我不会被 AI 吞噬”!菲尔兹奖得主、scikit-learn 守护者与全球顶尖 AI 专家巴黎共话 AI Vision | GOSIM Paris 2026
2026年5月4日,GOSIM Paris 2026 AI Vision Forum在巴黎举行。菲尔兹奖得主、scikit - learn守护者等全球顶尖AI专家共话AI。全天议程涵盖智能体AI系统、AI教育应用等四大核心议题,强调面对AI浪潮,开放才能让人类居核心。