「深度研究系统」共找到 3871 篇相关文章
万字解码 Agentic AI 时代的记忆系统演进之路
文章深入探讨 Agentic AI 时代记忆系统,介绍记忆对智能体的重要性、人脑与智能体记忆的定义分类及操作,还分析 Memory Bank、LETTA 等多款产品实现,总结技术演进趋势,最后提及 Tablestore 的优势。
麻省理工大学:《通往通用人工智能之路》的研究报告
麻省理工科技评论洞察与Arm公司合作发布《通往通用人工智能之路》报告,探讨AGI定义、实现时间表、当前AI局限性及技术路径等。指出当前AI有局限,实现AGI需解决诸多障碍,还强调计算能力和异构计算的重要性。
Google研究发现:Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计!
Google和剑桥大学研究多智能体系统,发现提示设计影响大,有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化,实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型,对比多种方法,在多任务上性能显著提升。
StereoAdapter:北大首提自监督,适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解,北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉,以自监督学习适配视觉基础模型到水下域,设计双阶段结构、自监督训练策略等,实验效果好,未来还将多方面改进。
奥特曼最新深度访谈:AI至今没有iPhone时刻!
OpenAI首席执行官山姆·奥特曼在深度对谈中复盘大模型发展,谈及砍掉Sora和自研浏览器聚焦平台,认为AI缺iPhone时刻,还分享ChatGPT决策过程、创业经历,提出从成功学经验等观点,反驳末日论。
胡俊杰、吴佳俊、刘子纬等获奖,微软学者奖学金公布
2026 年微软学者奖学金名单公布,获奖者研究聚焦面向全球与社会影响的人工智能等前沿领域,项目汇聚创新社区推动协同演进,还介绍了入选的华人学者及其研究方向。
从斑马鱼到机器鱼:机器人实验重塑神经行为研究
瑞士联邦理工学院、美国杜克大学与葡萄牙高等理工大学联合团队用机器人替代动物做生理学实验。他们基于斑马鱼构建模型,用机器鱼实验揭示运动机制,成果发表于《科学・机器人》。
5w颗星!前Google工程师为Agent打造的设计系统
Anthropic的frontend - design是Claude首个广泛使用设计技能,Impeccable由此起步并扩充功能。它有一次设置流程、23条命令、59条确定性检测规则等,还给出反模式,介绍多种安装方式及使用方法。
大模型能复刻这些系统吗?ProgramBench给出了残酷答案
斯坦福NLP组发布ProgramBench,用200个完整代码库重建任务测试主流大模型,要求模型仅根据可执行文件还原如SQLite等项目完整代码,结果所有模型实际解决率为0%,说明模型更擅模仿代码表面结构。
无需奖励函数!我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化,绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人,还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系,有优势也有隐患。