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EMNLP 2025 | CARE:无需外部工具,让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架,可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合,已全面开源。它提出原生检索增强推理范式,采用两阶段训练策略,在问答基准实验中表现出色,为解决模型问题提供新路径。
AI时代终端大变局
联想、雷神等PC企业在IFA展出AIPC新品,各有侧重。目前AIPC刚起步,距离“终极形态”尚远。市场反馈较好,其增长取决于产品体验、应用落地和产业推动,应用落地是关键,产业发展需全生态链协同。
Mini-Omni-Reasoner:实时推理,定义下一代端到端对话模型
现有端到端对话模型推理能力未解锁,因深度思考带来延迟。为此提出 Mini - Omni - Reasoner,采用边思考边表达范式,突破‘要么快,要么准’困境,还设计了数据合成管线和五阶段训练方法,实验证明其性能提升明显。
训练世界模型,开始从人类的肌肉和脑子里偷师了
具身智能数据竞争进入新阶段,第一视角视频虽缓解数据量问题,但未记录人行动的原因及大脑身体实时修正。FaceMind提出Ego - NeuroLoop数据范式,配套NeuroMatrix和NeuroBooster,将训练数据从“行为库”推向“闭环库”。
横扫19项榜单!大晓机器人开源全球首创空间智能底座
大晓机器人联合多机构推出通用基础模型“ACE - Brain - 0”并全行业开源。它打破本体壁垒,在24个核心benchmark中19个获SOTA成绩,应用于机器狗,还提出新训练范式,统一四大能力,重新定义通用具身智能。
从组件到系统,Agent 的 Evaluation 怎么做?
Agentic AI 兴起使 Agent Evaluation 成热点。评估 Agent 与 LLM 有本质区别,Agent Evaluation 要考察系统在动态环境实现目标的综合表现,传统 LLM 评估方法无法沿用。业界涌现 GAIA 等相关工作,评估范式也在不断演进。
搜索智能体RAG落地不佳?UIUC开源s3,仅需2.4k样本,训练快效果好
当前 Agentic RAG 落地有挑战,UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本,训练快且效果好,解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题,在通用和医学 QA 任务中表现出色。
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。
ICML 2026|告别「单线程」思维,智能体进化出了原生的并行推理大脑
北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR,它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式,配套并行推理引擎,让并行推理成模型原生认知能力,还介绍了其具体实现、实验结论等。
大模型落地 B 端营销:京东物流如何用 Agentic Workflow 破解"机械感"难题,实现降本 50%
在数字经济与物流产业融合背景下,B端营销面临挑战。京东物流王春阳分享B端营销实践,从人机协同到全流程大模型培育,用Agentic Workflow破‘机械感’难题,实现降本和转化率提升。