「语言处理」共找到 1988 篇相关文章
DeepResearch的概念、核心挑战与进化路径
华为、利物浦大学等研究者撰写综述文章《DEEP RESEARCH AGENTS》，梳理了DeepResearch进展。它由大语言模型驱动，超越RAG等现有技术，介绍其核心技术组件，指出面临的挑战并指明未来发展方向。
中山大学梁小丹团队论文：让视频生成从「看起来真实」到「物理上正确」丨CVPR 2026
中山大学梁小丹团队提出《ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation》，通过分层建模和逐步对齐，引入视觉语言模型作监督，解决视频生成模型物理建模问题，提升物理正确性和视频质量。
Anthropic 研究发现：仅需少量污染文档即可对 LLM 实施投毒
Anthropic的Alignment Science团队研究大语言模型训练投毒攻击，实验发现仅250条恶意样本就能植入“后门”，且模型越大攻击越易，还对微调数据集实验，引发讨论。
GraphRAG，这次被G-Reasoner统一了
大语言模型在知识密集型任务中存在局限，GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架，含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块，在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。
微软发布多智能体 Web 操作系统！让 AI 成为真正“可控、协同、透明”的网页执行助手！
微软推出新一代多智能体 Web 操作系统 Magentic - UI，它能自动浏览网页、处理数据等，具备多智能体协同能力。其界面透明可控，功能丰富，安装使用友好，适用于多种复杂场景。
这个浏览器插件，你一定得装！
推荐浏览器插件Obsidian Web Clipper，它能将网页内容按指定格式保存到Obsidian。保存的本地Markdown文档方便AI工具读取处理，插件有AI功能，更新后可默认提取完整YouTube视频字幕。
谷歌月Tokens消耗量领跑全球了：1300000000000000（别数了是千万亿）
谷歌月处理Tokens用量达1.3千万亿，较一年前的9.7万亿大幅增长。横向对比，谷歌在该指标上远超微软等大厂。Tokens消耗量可衡量模型多方面能力，谷歌为行业树立新标杆。
不靠英伟达，中科院在国产 GPU 上跑通 76B 类脑大模型
过去大模型依赖Transformer和NVIDIA GPU体系，硬件自主化难。中科院团队提出类脑大模型SpikingBrain，在超长文本处理上百倍加速，在国产MetaX GPU平台稳定训练76B模型，开辟新道路。
可以用Claude Code来搞运维了
Claude Code刚发布后台任务功能，产品经理宣布它能处理长时间后台任务，不阻塞工作流程。有人将其变为全自动DevOps智能体用于运维，设置简单，还能语音播报、远程告警、自主诊断等。
一键搞定百万行Excel和PPT排版！这家杭州电力AI初创要给打工人减负
AI生产力革命被困云端，本地智能体工作台XMO - AgentBox应运而生。它由杭州曦谋决策打造，集成DeepSeek模型，能处理复杂场景，有平台化能力、核心价值，适合专业人士，现可免费下载桌面版。