搜索：研究型智能体

「研究型智能体」共找到 5104 篇相关文章

谷歌Gemini | 一次提示能耗≈看9秒电视剧?

谷歌发布Gemini能源消耗研究报告，称处理中位数文本提示能耗低，2024 - 2025年能耗降33倍、碳足迹减44倍，归功于全栈式优化。但专家质疑方法论，指出未算间接用水、碳排放核算不全等问题。

谷歌2025年硬件发布会展示众多AI能力，如Gemini驱动的健康教练、拍摄指导、智能大屏设备等。Pixel 10手机搭载芯片可本地运行模型，还有多项实用AI功能，凸显硬件与软件全面AI化趋势。

在AI军备竞赛中，Meta为24岁AI研究员Matt Deitke开出2.5亿美元薪酬包。他博士退学、创业不久，项目虽在热门赛道，但也有人质疑其成果与报价不匹配，这反映AI人才争夺激烈。

在WAIC 2025上，商汤发布国内首个实现“图文交错思维”的商业级大模型日日新6.5。商汤科技联合创始人林达华发文，剖析多模态通用智能实践，解答AI领域关键问题，提供通往AGI的参考。

传统浏览器缺乏AI自动化能力，新兴的Perplexity Comet又有云端依赖和费用高的问题。开源的Agentic浏览器BrowserOS可作其平替，有AI聊天扩展等组件，功能强大且跨平台，能带来安全智能的浏览体验。

上海AI Lab、浙大EagleLab等联合完成研究，提出RRVF框架，利用「验证非对称性」，仅输入图片学习视觉推理。它构建闭环系统，通过迭代推理、视觉反馈等步骤训练模型，实验显示效果佳，证明验证法则力量。

大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。

OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出，AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法，Scaling Law有效，规模决定智能，终身学习是重点，还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。

飞行器气动压力分布获取依赖风洞试验或数值模拟，多源数据差异为气动数据重构带来挑战。本研究提出增强型多保真神经网络，通过差分运算提升模型泛化精度，在跨声速压力分布重构中效果显著。

本文是NVIDIA Blackwell架构GEMM研究系列文章第三部分，介绍低精度计算，探讨Blackwell GEMM如何执行，关注6位和4位格式及对内存布局影响。还提及低精度优势、数据格式、UMMA实现、操作限制、CUTLASS抽象方式等。