「深度研究能力」共找到 5241 篇相关文章
大模型推理的“左右脑”革命！华为盘古Embedded凭昇腾之力，让快慢思考合二为一
传统大模型推理面临长链条深度思考与低时延反馈的矛盾，华为盘古团队提出盘古Embedded模型。基于昇腾NPU，其采用双系统认知架构，集成“快思考”与“慢思考”双推理模式，实现推理效率与精度协同提升。
多邻国的「AI-first」到底是什么？｜AGIX投什么
本文深度访谈多邻国联合创始人及CTO Severin Hacker，探讨其“AI-first”策略。多邻国自成立就确立该理念，AI提升内容创作效率、实现新功能，在运营多方面应用，还分享早期教训、产品策略和团队文化等。
红杉中国xbench全球首发，AI智能体真实战力揭榜！
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench及相关论文，采用双轨评估体系和长青评估机制，首期发布两个核心评估集并综合排名，还提出垂类评测方法论。它能追踪模型能力与实际场景价值，解决现有评估难题。
一场文心大模型的「AI马拉松」
2025 年模型能力至关重要，百度在基础模型研发持续投入。百度 AI Day 上，吴甜解读文心新模型技术，文心 X1 Turbo 推理强、成本低。百度技术体系完备，未来看好多模态与智能体，降成本促应用生态发展。
规模化破局：中国无人驾驶全球突围｜甲子光年
在全球新能源与智能交通变革中，中国无人驾驶企业改写竞争逻辑。百度旗下萝卜快跑凭借12年研发，跨越‘用户规模断层’鸿沟，以‘倍速出海’策略在全球出行革命中争夺主动权，其出海模式与技术能力值得关注。
颜水成领衔，给AI分段位！超100款多模态模型，无人达到L5
十所顶尖高校联合发布General - Level评估框架和General - Bench基准数据集，用五级分类制明确多模态通才模型能力标准。评估超100款模型，发现多数在L2 - L3，无L5模型，揭示当前模型不足。
Pi 爆火真相 ：为什么只给模型一个 bash，反而赢了 Claude Code 和 Codex
本文基于Armin Ronacher的播客内容整理，拆解欧洲团队开发的极简Coding Agent Pi爆火的原因，分享Pi的设计哲学，以及对AI编码、开源、Agent发展的核心判断。
从像素空间走向数据流形：生成模型的对抗净化新范式 | TPAMI'26
深度神经网络虽应用广泛，但对对抗样本脆弱，制约可靠部署。本文介绍发表于TPAMI 2026的工作，提出基于一致性模型的对抗净化方法（CMAP），实验表明其在不同场景下鲁棒性强，为对抗防御提供新视角。
2026夏季崇礼论坛五大看点，AI如何走进生活｜甲子光年
2026年9月12 - 13日，2026夏季崇礼论坛将在崇礼·太舞小镇举行，主题为“未来此刻”。有五大看点，包括俞敏洪等探讨AI能力与入口，揭晓“AI NEXT 20”榜单，多场硬件、内容等相关圆桌及产品展示。
Meta发最强模型打响价格战，小扎对谷歌贴脸开大！北大校友立大功
九月刚过3天就有五个前沿模型发布，Meta发布Muse Spark 1.3踢馆谷歌Gemini 3.8 Flash。它跑分提升大、成本低，性价比高，但也遭质疑，大模型下半场或比拼系统架构和智能体工程能力。