「搜索系统优化」共找到 3045 篇相关文章
钉钉DeepResearch, 0.008元/1k Token击穿地板价
阿里为7.5亿钉钉用户推出Dingtalk - DeepResearch,解决企业办公AI化痛点。系统采用“三横一纵”架构,有多阶段强化学习等三种解法及DingAutoEvaluator纵向飞轮,实现模型自进化、自纠错。
小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2,它延续视觉推理优势,实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题,采用两阶段训练策略,准确率远超开源模型。
微信、清华连续自回归模型CALM,新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM,它将语言建模为连续向量而非离散词元,显著改善性能与计算成本权衡,解决了 LLM 效率瓶颈,虽面临技术挑战但实验效果佳,还指明未来研究方向。
离GPT-5最近的一次!中国1万亿参数开源巨兽突然爆火
月之暗面发布全新模型Kimi K2 Thinking,自称开源「思考Agent模型」。它参数约1万亿,性能亮眼,碾压GPT - 5等,能连续调200 - 300次工具,已上线并开源API和权重,开发者可试用。
谷歌AlphaEvolve太香了,陶哲轩甚至发了篇论文,启发数学新构造
著名数学家陶哲轩与 Google DeepMind 研究人员发表论文,展示谷歌 AlphaEvolve 作为工具可自主发现新数学构造,该系统结合 LLM 与进化计算,在多领域问题上表现出色,还能与其他 AI 工具结合。
Python只是前戏,JVM才是正餐!Eclipse开源新方案,在K8s上不换栈搞定Agent
近期,Eclipse 基金会在开源平台 Eclipse LMOS 推出‘代理定义语言’(ADL)。LMOS 项目旨在用统一、开放方式重构企业级 AI 代理开发与运维链路,对标专有平台与 Python 技术栈,避免企业‘推倒重来’。
刚刚,Kimi开源新架构,开始押注线性注意力
智能体时代推理计算需求成瓶颈,线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构,结合线性与全注意力,性能和硬件效率出色,引发对线性与全注意力发展方向的思考。
X上63万人围观的Traning-Free GRPO:把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习,GRPO成常见RL算法,但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO,将GRPO训练范式迁移到上下文学习,成本低、泛化好,已开源。
零基础指南:从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历,系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径,涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容,还介绍各环节方法、策略和实践案例。
LLaVA-OneVision-1.5全流程开源,8B模型预训练只需4天、1.6万美元
灵感实验室团队联合 LMMs - Lab 推出 LLaVA - OneVision - 1.5,全流程开源。其 8B 模型预训练 4 天、成本 1.6 万美元,在多模态基准上性能优,还公开数据构建与训练策略等细节,复现简单。