「企业级搜索」共找到 584 篇相关文章
SearchAgent-X: 打破效率桎梏，释放下一代「AI搜索智能体」的真正潜能
论文提出SearchAgent-X框架解决AI搜索智能体效率难题。研究剖析效率瓶颈，发现精度和延迟问题，提出优先级感知调度与无停顿检索技术，经评估大幅提升性能且不牺牲答案质量。
零代码、100%本地！三步生成企业级MCP，Postman这个新功能绝了~
作者发现Postman新增MCP Generator功能，拖拖点点就能构建MCP Server。以公共的HackerNews为例，介绍了筛选API、生成代码、配置Client三步生成企业级MCP的过程，还指出此功能适合快速接入标准化REST API。
北大发布学术搜索评测ScholarSearch：难倒一众DeepResearch的“开卷考试”
北京大学DS - Lab发布ScholarSearch，这是评估大语言模型学术检索能力的数据集，含223道高难度题目。评估显示现有模型表现欠佳，纯推理模型准确率低，有搜索功能的模型虽有提升但仍不足。
从“能用”到“敢用”：企业级 AI 落地的终极答案 | AICon 2025 收官
12月19 - 20日AICon 2025大会落幕，众多企业专家参与，探讨企业级AI落地。InfoQ王一鹏谈AI落地趋势与流畅度构建；大会发布「2025中国技术力量年度榜单」，多位嘉宾演讲分享AI见解，还有17个分论坛和合作展区。
砂之船 × 炎黄盈动：基于企业级AI平台，加速智能商业运营落地
砂之船集团作为大型奥莱运营商，2025年选择炎黄盈动企业级AI平台，从现场运营切入推进AI落地。该平台解决业务挑战，提升管理效率超60%，助力集团多方面价值提升，为行业提供示范。
从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施？
文章指出AI Agent应用开发方式演变快，企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势，如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等，还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
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。
刚刚，蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型
由陈天桥和代季峰联合发起的 MiroMind 团队，于 1 月 5 日发布自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。该模型参数规模小但性能强，其核心是「发现式智能」理念，还采用了新训练技术，有 A 股涨停板预测等应用。
彻底说清 Human-in-the-Loop：企业级 Agent 系统的关键挑战与LangGraph解法【上】
文章围绕企业级Agent系统中Human-in-the-Loop（HITL）展开，介绍其必要性、常见模式，以LangGraph为框架解读关键挑战与实践，涵盖核心机制、原理解析，还阐述HITL下工具调用的两种管控模式。
英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron，在基准测试中表现出色，准确率与Qwen3等相当甚至更优，生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化，代码和预训练模型将开源。