「多模态搜索智能体」共找到 4404 篇相关文章
具身智能需要从ImageNet做起吗?
文章探讨具身智能发展,分析其爆发原因,如人类无法完全数字化等。指出几种失败模式,还讨论输入信号、触觉、学习方法等决策点,认为具身智能的‘ImageNet’时刻是伪命题,不同智能领域可能殊途同归。
Gemini 2.5 Pro 是怎么炼成的?-- gemini 2.5 技术报告阅读笔记与思考
文章是 Gemini 2.5 技术报告阅读笔记。介绍其成功点有多模态、LongContext、思考能力;还阐述模型结构、训练和数据情况,以及代码、事实性、长上下文等特定能力的提升,最后提到基于其构建的智能体。
Agent时代,为什么多模态数据湖是必选项?
AI时代,数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖,因其能处理多模态数据,唤醒沉睡数据,驱动业务,还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南,其多模态数据湖已在多行业落地。
《多模态大语言模型技术发展报告》正式发布 | 中科算网算泥社区
2月5日,中科算网算泥社区发布《多模态大语言模型技术发展报告》。报告回顾多模态大模型发展历程,剖析核心技术创新,展示应用实践,分析挑战与机遇,为各界提供参考,推动多模态AI技术发展。
谷歌开源 Colab MCP Server,AI 智能体可云端运行代码
谷歌开源 Colab MCP Server,使 AI 智能体通过 MCP 与谷歌 Colab 交互,将本地智能体工作流与云端执行环境打通,解决本地部署局限,还反映 AI 智能体与外部工具交互标准化趋势。
自构建智能体:一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手,让其参照构建智能体,设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势,还对比监督者和工作流两种智能体实现模式,揭示速度与自主性权衡关系。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估,得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异,还指出工具使用瓶颈等问题,且开发预测模型辅助架构选择。
智能流体力学青年学者论坛第30讲~33讲
智能流体力学青年学者论坛第30 - 33讲将于2026年3月6日举办,由中国空气动力学会智能流体力学专委会主办。报告涵盖迈向大语言模型时代的自动化智能CFD工作流等主题,多位学者将分享最新研究成果。
openclaw,从流量对比和搜索意图可以学到什么?
作者白杨SEO从搜索精准流量从业者角度,分析OpenClaw在各平台流量对比、用户搜索意图,探讨搞搜索流量可学之处及对OpenClaw的看法,指出其开源免费但用大模型需付费。
喊话谷歌、OpenAI,微软AI CEO亮出「人文超级智能」底牌
微软AI CEO苏莱曼称AI已超越人类,他在组建微软超级智能团队时提出「人文主义超级智能」概念,认为超级智能发展有风险,要确保AI站人类一边,还看好其在医疗领域应用。