「S1模型」共找到 8619 篇相关文章
奇绩创坛 2025 春季路演：Agent、具身、Infra、AI4S，57 个项目完整介绍
奇绩创坛2025年春季创业营路演日，57家公司参与。项目集中在场景智能、空间/具身智能等方向，覆盖AI Agent、智能硬件等赛道，还展示了前沿科研和创业项目。文章介绍了各项目的一句话介绍、简介和团队情况。
纯靠“脑补”图像，大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
用AI把一段视频变成可视化网页，Google的新模型又卷飞了。
Google更新Gemini 2.5 Pro至05 - 06版。此版代码能力在WebDev Arena盲测登顶，超Claude 3.7 Sonnet；还提升视频理解，可将视频转为可视化网页，虽有产品打磨问题，但进步值得肯定。
从真机到世界模型，具身智能正在补一条看不见的数据产线
本文分析具身智能行业的数据痛点，指出行业已从“找数据”进入造、管、回流再生产阶段，数据飞轮全链路工程化是核心竞争壁垒，分享了多家企业落地实践。
Agent 跑分追平 Codex、成本低至 1.95 美元，这家中国公司做到了
德勤报告显示86%多Agent项目落地失败，硅谷也出现‘无限智能体死循环’。EvoMap团队的EvoX采用‘蜂群式自进化’打法，系统容错率翻倍、完成率跃升，成本大幅降低。跑分追平Codex，还展现出自组织潜力。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型（LLM）的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构，它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标，还构建自动评估框架改进质量衡量，架构分离协调与业务功能。
3天狂揽23.1k星！把代码库变成知识图谱，AI编程成本降低35%
CodeGraph是开源本地代码知识图谱工具，提前为项目建索引，组织代码信息，让Agent直接查询。能减少token消耗与工具调用、提高响应速度，数据本地保存，还具备多语言支持等特点。
终端已死，Agent终端万岁：Warp一天暴涨1.2万星背后的开发者工具革命
4月29日，Warp在GitHub单日涨近12000星，总星数破4万。其定位从普通终端转变为Agent式开发环境，这表明开发者对AI原生终端需求真实且被低估，Agent化已成产品核心竞争力。
首个千万美金ARR的AI4S公司，完成AI设计新分子商业应用
2026 年初，AI 从「单一工具赋能」转向「场景深度共生」。MetaNovas 携 Agentic AI 先进材料发现平台亮相，以创新模式打破传统研发瓶颈，完成从「AI 设计」到「AI 落地」跨越，实现千万美金 ARR。