「科研决策」共找到 673 篇相关文章
The Batch: 872 | 机器藏羚羊混入羊群
中国科学院联合云深处科技等，将云深处科技的 X30 型四足机器人伪装成藏羚羊，引入可可西里保护区藏羚羊群，在不打扰它们的情况下进行观察。该机器人适应复杂地形和极端环境，还能跟踪羊群并传输数据。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。
EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破：Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式
本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架，以传统聚类为骨架，微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线，解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。
OpenAI高管自爆：Scaling不死，GPT-5「双轴训练」撕开智能天花板
OpenAI首席运营官Brad Lightcap在对话中揭秘GPT-5，其能自主判断是否深度推理再作答，体验全面升级。训练方式有后训练，Scaling Law仍成立，未来从两轴改进。还探讨了AGI、应用场景等。
Z世代生存、学习与未来宣言！伯克利学霸预言课堂，用AI设计人生
本期OpenAI播客中，USC的Yabi和伯克利分校学生分享AI使用体验。谈及教授适应AI的教学转变、‘学习模式’特点、‘作弊’新定义，还大胆设想AI完成教育授课，人类导师培养社交技能。
一步步实战 CopilotKit（AG-UI协议）：生成式 UI 与集成 Human-in-the-Loop【下】
文章延续上篇Demo，探索CopilotKit在重要场景的应用，如基于Agent的生成式UI、HITL人类参与流程等。展示了相关实例操作步骤与前端效果，指出其为构建智能应用奠定基础，降低AI融合门槛。
AI发现医生看不见的隐藏心脏病风险，近90%准确率远超人类专家｜Nature子刊
登上《Nature》子刊的研究显示，约翰霍普金斯大学团队开发的多模态AI模型MAARS，用深度学习处理原始MRI图像，实现对心源性猝死风险高精度预测，准确率达89%，还能辅助制定个性化医疗方案。
一个数据集，一年产稿7876篇！AI强力加持，垃圾论文海量爆发
利用美国NHANES公共数据集，结合AI工具，研究者批量生产质量堪忧的论文。这不仅是技术滥用，更是科研评价体系扭曲的缩影。背后有论文工厂作祟，根源在于学术生态的扭曲。
不愁了！开源智能体Paper2Poster「一键生成」学术海报
2025年5月，滑铁卢大学等团队发布Paper2Poster系统，用大模型将论文自动生海报。它提出PosterAgent多智能体方法，分解析、规划、绘制优化三阶段，生成效果好且开源，不过也存在效率和创意不足问题。
Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析，引入‘充分上下文’概念，指出幻觉或因上下文不足。构建评估器，提出选择性生成框架，结合多信号决策，实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。