「科学发现智能引擎」共找到 4452 篇相关文章
南开 && UIUC | SearchAgent-X,打破「效率瓶颈」,让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架,解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因,通过两大‘加速引擎’优化性能,实验显示效果显著。
记忆罗盘:大模型智能体记忆的表征、操作与演进航向 | 直播预约
记忆对基于大语言模型的智能体迈向通用人工智能至关重要。来自多所高校及华为的研究团队分析超30000篇论文,提出记忆表征与操作分类坐标系,绘制记忆罗盘指明演进航向。2025.12.24有相关直播。
Meta 新成立超级智能实验室,让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室(MSL),首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码,减少计算量和延迟,在多任务测试中表现出色,为大模型部署提供实用方案。
硅基生命的「成年礼」:上海具身智能的入世大考与万亿生态突围
2025年,上海具身智能产业发展迅速。政府通过场景开放、算力平权等举措构建生态。智元、傅利叶等企业成果显著。12月12日GDPS大赛是成果检验,各赛道考验机器人不同能力。
6小时复刻AI IMO金牌成果,蚂蚁多智能体新进展已开源
2025年IMO赛场,顶尖大模型起初表现不佳后有突破。蚂蚁AWorld项目团队6小时复现并开源DeepMind解题结果,给出可一键运行系统。AWorld证明多智能体协同优势,还介绍复现思路、核心优势及体验方式。
Jeff Dean最新访谈:未来开发者人均50个智能体,写需求成核心技能
谷歌首席AI科学家Jeff Dean在访谈中预言,未来开发者人均管理50个智能体,写需求成核心技能。他还揭秘谷歌帕累托前沿策略,介绍蒸馏技术让小模型接近大模型性能,强调多模态及低延迟价值,给出未来模型发展预测。
龙虾也能养龙虾!UCSD发布AIBuildAI智能体,MLE-Bench榜单第一
加州大学圣地亚哥分校团队推出AIBuildAI智能体,用户用自然语言描述任务,它就能自动完成AI模型开发。在OpenAI MLE - Bench测试中,其以63.1%获奖率居首,性能媲美人类专家。
具身智能的「ChatGPT时刻」还没到,科沃斯先把机器人拆开了
科沃斯将旗下具身智能机器人“八界”开源,成立“八界开源智创空间”,开放从硬件到底层系统的使用权限。该机器人由轮式底盘加机械臂构成,科沃斯董事长钱东奇不看好人形及VLA技术路线。
迈向原生全模态AI智能体:人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务,覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大,OmniAtlas 显著提升开源模型表现,并指出未来全模态智能体发展方向。
Nature | 清华&芝大团队:AI让个体科学家“加速”,却让科学边界“收缩”
2026年1月14日,清华与芝大团队在《Nature》发表研究,通过分析4100余万篇论文,揭示AI融入科研的“双重效应”:它是个人科研“加速器”,让使用者产出和职业发展提升;也是科学整体“收缩器”,使集体知识疆域收窄。