「多模混合搜索」共找到 628 篇相关文章
对话景鲲：AI 产品的 All in One，是上下文的 All in One
Genspark 创始人景鲲在 AGI 舞台分享发展路径，其产品从 AI 搜索转型，现推出全功能 AI 办公套件。景鲲判断，未来大模型竞争激烈会商品化，AI 公司壁垒在于捕获用户工作上下文，实现「All in One」AI 工作空间。
AI写代码终于不瞎烧钱了：边车路由让顶级性能成本直降35%
传统模型路由用于写生产代码易掉链子，Cognition发布的Devin Fusion混合模型框架可解决该问题。官方测试显示，它能降35%编码智能成本且质量无明显下滑，从实际测试案例可看出其适用边界。
ICML 2026 | 西湖大学提出 PiEvo：基于原理进化的科学发现智能体框架
西湖大学研究团队提出PiEvo框架，将科学发现重点从“搜索假设”转变为“进化科学原理”，通过不确定性最小化实现原理空间自主扩展。该框架构建双循环优化机制，实验结果显示其核心指标超越SOTA，收敛速度大幅提升。
Transformer创新架构SALA：上下文更长，推理更快
面壁智能发布行业首个大规模训练的稀疏 - 线性注意力混合架构 SALA 及文本模型 MiniCPM - SALA。该架构降低推理开销与显存占用，MiniCPM - SALA 在长文本处理及推理上表现出色，还发起大奖赛探索性能极限。
Clawdbot一夜爆红，首个0员工公司诞生！7×24h永不下班
退休码农造出的AI Clawdbot在硅谷爆红，搜索量超Claude Code。它是AGI雏形下的智能体，能在本地电脑运行，可被多方式操控，效率高。不过，它诞生不久，试用中有不稳定情况和安全隐患。
租了8张H100，他成功复现了DeepSeek的mHC，结果比官方报告更炸裂
元旦期间，DeepSeek发布的mHC震撼AI社区。FlowMode工程师Taylor Kolasinski租8张H100复现mHC，结果比官方报告更优。文章介绍复现实验，对比mHC、HC和标准残差结构，揭示超连接在规模化时的不稳定性及mHC的解决办法。
悲报！Stack Overflow彻底凉了，比18年前上线首月问题数量还少
曾经的程序员问答圣地Stack Overflow凉透了，如今提问数量比18年前上线首月还少。它曾是Google技术搜索默认落点，巅峰时有180多个子站。AI兴起改变开发者习惯，加上自身问题，使其走向衰落。
从“卡脖子”到“破局点”：一家中国公司的高端半导体键合突围战
芯师爷专访迈姆思半导体负责人潘总，该公司专注高端半导体材料“再制造”，技术体系有高端SOI制造、异质集成、混合键合三大支柱。其在多领域有领先产品，技术壁垒高，产能将逐步扩大，供应链安全可控。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
苹果秋季新品发布会，全系全面拥抱AI，比Pro还要Pro的iPhone Air已加购物车。
苹果秋季发布会如期而至，带来AirPods Pro 3、Apple Watch系列、iPhone系列新品。新品在AI功能融合上有进步，如AirPods的实时翻译与心率监测、Apple Watch的健康预警、iPhone的图片搜索与AI翻译等。