「多平台搜索」共找到 5306 篇相关文章
谷歌搜不到的80%互联网，AnySearch全打通了！开发者连夜接入
2026年5月11日海外上线的AnySearch，定位AI时代「搜索基础设施」，专为AI Agent打造统一高质量搜索入口。上线一周在海外开发者圈爆火，经测试性能优于同类产品。通过不同场景实战，展现聚合广度、专业深度等四层能力。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
PixelRefer ：让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
多模态大模型多停留在整体场景级理解，现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架，可实现精细视觉指代与推理，在多项任务表现领先，轻量版性能优，还开源两类数据集。
字节开源图像生成“六边形战士”，一个模型搞定人物/主体/风格保持
字节UXO团队设计并开源统一框架USO，解决图像生成多指标一致性问题。它能统一看似孤立任务，实现单任务和组合任务的SOTA，弥补了主体保持和风格迁移短板，性能领先，还采用新范式及算法。
真狠！4 万 Star CodeWhale，AI 写代码最怕的是什么？？？？
文章介绍开源的CodeWhale，它是terminal coding agent harness，GitHub超4万Star。它给代码Agent定规则，涵盖身份、证据等原则。支持多模型，有任务流程和多Agent协作功能，还分析适用人群并给出启动方法。
港中文 MMlab×美团新研究：仅用一个模型，应对多种视觉推理任务
港中文 MMLab 与美团联合提出 OneThinker 多模态统一推理模型，将多种视觉任务抽象为‘先推理、后作答’形式，通过多任务强化学习优化。实验显示其在多任务表现佳，为通用视觉推理模型提供参考。
让RAG真正读懂“言外之意”！新框架引入词汇多样性，刷新多项基准SOTA
ACL 2025研究提出Lexical Diversity - aware RAG (DRAG) 框架，将词汇多样性引入RAG检索与生成，解决现有方法痛点。它有两大创新模块，实验在多基准提升准确率，还将在多模型上增益，代码即将开源。
苹果密谋300亿美元天价收购Perplexity，小扎狂挖印度裔CEO！
AI战火正旺，苹果考虑收购估值140亿美元的AI初创公司Perplexity，这或成其史上最大规模收购。Perplexity有实时联网的AI搜索引擎等，苹果有三种合作设想，但三星或抢先合作。此外，Meta曾想收购Perplexity，后投资Scale AI。
字节手里的牌，比收购 Manus 更狠 - AnyGen 体验一周有感
本文作者分享使用字节海外推出的通用AI Agent产品AnyGen的体验，介绍其功能亮点、多场景测试效果，对比竞品，认为它定位职场场景，性价比高，或引领通用Agent竞争转向用户体验。
马斯克转发字节Seed&哥大商学院新基准：大模型搞金融，连查个股价都能出错
字节跳动Seed团队与哥大商学院推出开源金融搜索与推理基准测试FinSearchComp，含635个问题。评测显示大模型处理金融任务有差距，凸显金融AI能力评估重要性，还揭示了关键能力差距。