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搜索赛道步入“深水区”,现在的国内AI搜索玩家们都怎么样了

搜索赛道步入“深水区”,现在的国内AI搜索玩家们都怎么样了

搜索赛道步入“深水区”,现在的国内AI搜索玩家们都怎么样了

自去年11月底,360刚刚推出纳米AI搜索的时候,AI真探社就曾发过一篇文章跟进报道。当时国内的AI搜索赛道还是一片蓝海,除了百度作为ALL IN AI时代的代表以外,也就天工搜索和秘塔AI搜索还在这个赛道里面,所以我们当时和主流观点一样,认为360这个老牌搜索大厂的入局或能起到一个鲶鱼效应,甚至有再现曾经百度搜索对打360搜索的名场面的可能性:

来自主题: AI资讯
6870 点击    2025-05-23 14:32
比Gemini Diffusion更全能!首个多模态扩散大语言模型MMaDA发布,同时实现强推理与高可控性

比Gemini Diffusion更全能!首个多模态扩散大语言模型MMaDA发布,同时实现强推理与高可控性

比Gemini Diffusion更全能!首个多模态扩散大语言模型MMaDA发布,同时实现强推理与高可控性

普林斯顿大学与字节 Seed、北大、清华等研究团队合作提出了 MMaDA(Multimodal Large Diffusion Language Models),作为首个系统性探索扩散架构的多模态基础模型,MMaDA 通过三项核心技术突破,成功实现了文本推理、多模态理解与图像生成的统一建模。

来自主题: AI技术研报
7930 点击    2025-05-22 17:30
刚刚,OpenAI 官宣收购前苹果首席设计官团队!剧透「最酷的科技产品」

刚刚,OpenAI 官宣收购前苹果首席设计官团队!剧透「最酷的科技产品」

刚刚,OpenAI 官宣收购前苹果首席设计官团队!剧透「最酷的科技产品」

就在刚刚,OpenAI 正式官宣,将以接近 65 亿美元(折合人民币 468.16 亿元)的价格收购由 OpenAI CEO Sam Altman 与前苹果首席设计官 Jony Ive 联合创办的 AI 设备初创公司 io。

来自主题: AI资讯
7917 点击    2025-05-22 10:50
HALO,基于MCTS的层次化动态提示框架,让Agent总能找到最优路径 | 最新

HALO,基于MCTS的层次化动态提示框架,让Agent总能找到最优路径 | 最新

HALO,基于MCTS的层次化动态提示框架,让Agent总能找到最优路径 | 最新

HALO框架通过三大创新机制重塑多Agent(MAS)协作方式:层次化推理架构克服了认知过载问题,让智能体各司其职;动态角色实例化能针对不同任务匹配专业智能体;基于MCTS的搜索引擎自动探索最优推理路径。它能将模糊的用户查询转化为专业提示,分解复杂任务并动态调整执行计划。

来自主题: AI技术研报
4849 点击    2025-05-22 09:28
谷歌ToC助手炸场,飞书ToB“知识问答”跟牌

谷歌ToC助手炸场,飞书ToB“知识问答”跟牌

谷歌ToC助手炸场,飞书ToB“知识问答”跟牌

北京时间5月21日凌晨,谷歌在每年一度的I/O大会上再度炸场——谷歌搜索的AI模式正式上线。其中,最受瞩目的一个功能是Personal Context(个人上下文)。北京时间5月21日凌晨,谷歌在每年一度的I/O大会上再度炸场——谷歌搜索的AI模式正式上线。其中,最受瞩目的一个功能是Personal Context(个人上下文)。

来自主题: AI资讯
7407 点击    2025-05-21 10:13
震撼全网,AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真!开发者用代码证实

震撼全网,AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真!开发者用代码证实

震撼全网,AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真!开发者用代码证实

太震撼了,有开发者代码实证后发现,谷歌AlphaEvolve的矩阵乘法突破,被证明为真!Claude辅助下,他成功证明,它果然仅用了48次乘法,就正确完成了4×4矩阵的乘法运算。接下来,可以坐等AlphaEvolve更「奇点」的发现了。

来自主题: AI技术研报
9300 点击    2025-05-20 10:58
可靠的Agent该用哪个模型,LLM多轮对话中的「迷失」现象 |微软最新

可靠的Agent该用哪个模型,LLM多轮对话中的「迷失」现象 |微软最新

可靠的Agent该用哪个模型,LLM多轮对话中的「迷失」现象 |微软最新

微软最近与Salesforce Research联合发布了一篇名为《Lost in Conversation》的研究,说当前最先进的LLM在多轮对话中表现会大幅下降,平均降幅高达39%。这一现象被称为对话中的"迷失"。文章分析了各大模型(包括Claude 3.7-Sonnet、Deepseek-R1等)在多轮对话中的表现差异,还解析了模型"迷失"的根本原因及有效缓解策略。

来自主题: AI技术研报
7035 点击    2025-05-20 10:16