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Nature 正刊收录!清华 FIB 实验室揭示:AI 提升科学家个人影响力,却收缩科学整体探索空间
清华大学 FIB 实验室牵头研究表明,AI 在自然科学应用广泛,提升科学家个人影响力,但使科学整体探索空间收缩。研究基于大量论文和人员数据,还提出科研智能体系统 OmniScientist 缓解问题。
多模态Qwen3-VL-Embedding开源&技术剖析
互联网内容多元,传统文本搜索引擎应对跨模态需求力不从心。阿里开源Qwen3-VL系列两大模型,Qwen3-VL-Embedding负责“海选”,Qwen3-VL-Reranker负责“决赛”,技术亮点多,实验表现优异。
太强了!这个 NotebookLM Skill,真的把 NotebookLM 搬进了命令行!
Google的NotebookLM凭借强大模型能力成AI圈“现象级”产品,如今开发者将其搬到命令行,开源神器notebooklm - py诞生,具备AI Agent工具、研究自动化等功能,有多种使用方式。
推理成本太高、算力不够用?单纯堆卡没用,得靠极致的“压缩”与“调度” | AICon
大模型落地面临推理成本高、算力需求大的问题。AICon大会上,阿里云刘峥、ModelTC龚睿昊、阿里巴巴马腾、OPPO宋晓辉、清程极智汤雄超等专家将分享从压缩到调度的推理优化方案,覆盖云到边缘、多算力平台。
Nature新研究:AI竟然分不清事实和信念
斯坦福大学团队在Nature发表研究,测试15个大模型,发现其区分事实、信念和知识存在严重缺陷。如处理第一人称信念准确率低,对语言线索依赖高,在高风险领域应用令人担忧。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据,忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题,含多模块,能处理复杂多模态任务。
Codeforces难题不够刷?谢赛宁等造了个AI出题机,能生成原创编程题
LiveCodeBench Pro团队推出AutoCode框架,利用LLM自动化竞赛编程问题创建与评估。该框架结合验证器 - 生成器 - 检查器框架与双重验证协议,在测试用例生成上可靠性佳,还能生成新问题,同时揭示了LLM在创作上的优劣势。
科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
该综述提供科研智能体构建指南,提出三级分级系统,阐述构建流程与能力增强方法,涵盖知识组织、注入、工具集成,还提及基准评估和未来研究方向,促进AI与自然科学融合。
7年了,OpenAI官方给出五代GPT对比,网友却怀念起「狂野」初代
OpenAI总裁分享给定相同提示下,GPT-1到GPT-5输出的差异,对比显示GPT系列在知识储备等方面不断进步,但网友看法不一,不少人怀念初代模型的‘狂野’。
ACL首届博士论文奖公布,华人学者李曼玲获荣誉提名
自然语言处理顶会 ACL 公布首届计算语言学博士论文奖,获奖者是华盛顿大学的 Sewon Min,其论文聚焦大型语言模型数据使用。此外,还有三篇论文获提名,包括李曼玲等学者的成果。