「深度搜索」共找到 1113 篇相关文章
成本暴降88%!通义实验室、北大发布ZeroSearch,无需搜索即可激活LLM检索能力
信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要,但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此,通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架,无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力,显著降低成本。
谷歌 CEO 皮查伊万字专访:AI 正重塑搜索引擎、Web 乃至整个互联网
Google I/O 大会后,谷歌 CEO 皮查伊接受专访,围绕 AI 平台转型、搜索体验重塑等议题分享洞察。他指出 AI 是平台级跃迁,搜索将成定制体验,Web 在转型非消亡,还回应了新闻出版界不满等争议。
为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” :腾讯混元 SEAT 重塑深度思考
本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级,应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航,解决大模型深度思考的局限,且适配多种大模型,性价比高。
HyperEyes:从「搜得更深」到「搜得更宽」,并行多模态搜索智能体的效率革命
小红书研究团队提出 HyperEyes 模型,打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁,在多基准测试中表现优异,证明准确率与效率可协同进化。
Meta&UIUC大发现:无需标注,Agent复杂的工具使用和搜索能力,是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现,无需标注,Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家,用HRPO提效,设计难度导向奖励,实验表现佳,但也存在局限。
ACM MM 2025 Oral | 新加坡国立大学提出FractalForensics,基于分形水印的主动深度伪造检测与定位
近些年来,深度伪造主动防御受关注,但现有方法有鲁棒性不稳定等问题。新加坡国立大学等团队提出 FractalForensics 方法,基于分形水印实现主动深度伪造检测与定位,实验效果良好。
【CIKM'2026】CQ-SID:LLM生成式检索在手猫搜索召回中的探索与应用
文章围绕LLM生成式检索在手猫搜索召回的应用展开。先点明当前搜索召回机制问题及生成式检索挑战,提出CQ - SID等方法,经实验验证其效果佳,还介绍了线上实验成果,最后展望未来探索方向。
ICLR2026|东方理工大学、上海交通大学等:GenSR:把“离散的公式搜索”变成“连续的地图寻优”
符号回归(SR)目标是从观测数据自动发现数学表达式,但经典方法在离散方程空间搜索有局限。东方理工与上海交大团队提出GenSR,将方程世界重参数化为连续隐空间,用双分支CVAE构造并搜索,实验效果良好。
最新豆包、deepseek、元宝、夸克、千问、百度、文心、Kimi、微信搜一搜、抖音、小红书等AI搜索生成内容引用来自哪些地方?【干货】
作者白杨SEO指出,生成式人工智能发展快,AI搜索优化GEO受关注。介绍了豆包、DeepSeek等多个AI搜索生成内容引用来源,如豆包引用抖音、头条等,DeepSeek用开源数据等,还提及各平台优化要点。
肖涵:2026 年的 AI 搜索就是智能体记忆 | Elastic 中国 AI 搜索技术大会
2026 年智能体记忆成 AI 基建新战场,虽概念不新但获前所未有的紧迫感。因智能体任务变长但记性差,加记忆后又有记不住该记、忘不掉该忘的问题,遗忘成最大难题,产品分三条技术路线。