「顶会研究」共找到 3145 篇相关文章
“人人都是程序员”的梦该醒了!AI 编程“大逃杀”:Cursor 或成创业公司唯一“幸存者”,“60 分开发者”撑起最后防线
本文是《2025 年度盘点与趋势洞察》系列之一,探讨 AI 编程工具发展。“氛围编程”热潮退去,产品流量下滑,其营销贩卖财富想象。行业形成两条路径,专业开发者更认可“人主导的严肃工程协同”,创业公司中 Cursor 或有机会。
LinearRAG:一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法,原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架,有三大核心创新,在四大基准数据集上全面超越现有方法,代码和数据已开源。
在失败中进化?UIUC联合斯坦福、AMD实现智能体「从错误中成长」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等团队发布论文,剖析LLM智能体失败机制,提出可自我修复的创新框架AgentDebug。研究指出智能体常见失败类型,构建错误分析体系、数据集,实验显示该框架效果显著,为AI可靠性提供方案。
Codex 积分制计费上线,Claude Code 急了……
OpenAI Developers宣布Codex推出积分制度,重置速率限制,ChatGPT Plus和Pro用户可买积分获额外使用量,每1000积分40美元。云端任务将计入速率限制,社区反应不一,且积分会过期,Claude Code为挽回用户送会员。
OpenAI内部路线图精简纯享版
这是OpenAI内部路线图精简版,包含自动化AI研究员目标、五层安全策略、产品向平台与AI云迈进等内容,还涉及算力投入、新公司结构、非营利组织资本部署及科学发现时间表。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型,AceSearcher来了
近期,多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型,它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架,以两阶段训练为骨架,将推理与检索结合,提升复杂检索任务效果,在多任务上表现出色。
《AI大模型时代老板必修课》
阿里云蒋林泉与钛媒体刘湘明在云栖大会展开《AI大模型时代老板必修课》对谈,围绕企业AI落地多方面关键议题交流。探讨了CIO角色进化、AI业务价值界定、企业战略制定等内容,为决策者提供实践指南。
最强DeepResearch!通义DeepResearch-30B开源实战:模型部署+LangGraph+A2A全攻略
阿里发布全开源项目通义DeepResearch,在研究任务评测中表现出色,底层是30B的MoE专用推理模型,资源需求低。文章演示了基于该项目构建本地化端到端DeepResearch助理的方法,包括模型部署、Agent实现等。
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能,揭示动作误差与采样数量幂律关系,还探讨关键问题,给出方法,实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
算力成本大降!马尔可夫思考机来了,LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高,计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机,重构强化学习形式,让计算量呈线性,实验效果显著,还能与先进模型兼容。