「大模型3.0」共找到 10211 篇相关文章
扣子 2.5，过了体验那条红线
作者参加扣子Coze官方直播后分享使用感受，认为扣子2.5过了体验红线，普通人打开就能用且能解决问题。它继承龙虾优点，封装大模型能力，前端体验顺畅，还有云手机等功能，虽有不足但值得期待。
UIUC清华微软联合提出PlugMem：当Agent记忆告别「经历」，开始存储「经验」
随着大语言模型Agent长期运行，‘记忆该如何设计’成核心问题。UIUC、清华、微软联合提出PlugMem，将记忆拆分为三类，以知识为单位存储，在三类任务中验证其有效性，为Agent长期记忆设计提供新思路。
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究：将纠错纳入策略空间，Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张，但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2，将纠错纳入策略空间，抑制错误传播，在多跳推理任务中优势显著。
理解了巴菲特“补票”谷歌，就理解了字节、阿里与腾讯的AI入口大战
2026年初，字节、阿里、腾讯围绕AI入口与生态展开争夺。从巴菲特卖苹果买谷歌案例可理解这场大战，谷歌建成AI全栈生态，其他科技巨头布局时各有挑战，AI时代建立生态才能不败。
AI 唱得比顶流歌手还精准！周亚辉盛赞百倍跃进，高晓松直言：AI 和我不是一个创作机制
近日昆仑天工发布 Mureka V8 音乐大模型，昆仑天工董事长周亚辉称其标志 AI 音乐达大规模工业化应用成熟度。高晓松认为 AI 与自己创作机制不同，但也肯定其能力，当前 AI 音乐正重塑产业权益结构。
挖掘注意力中的运动线索：无需训练，解锁4D场景重建能力
香港科技大学（广州）与地平线团队提出VGGT4D，通过分析VGGT内部机制，利用注意力层运动线索，提出无需训练框架，在动态物体分割等任务表现优异，为低成本4D重建提供新思路。
Nature重磅发文：深度学习x符号学习，是AGI唯一路径！
大模型虽惊艳，但权威认为仅靠神经网络难达人类级智能。符号AI曾被边缘化，如今‘神经–符号融合’升温。神经网络与符号算法各有利弊，业界探索出不同融合路径，不过对其能否通往AGI仍存争议。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
别让故障复盘流于形式：用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题，借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent，包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案，还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等，最后给出实战案例。
LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”，从逻辑和计算原理论证其局限性，为推理智能体研究指明方向。