Agent 如何用搜索?这家最懂 AI 搜索的团队,把踩过的坑都分享出来了
Agent 如何用搜索?这家最懂 AI 搜索的团队,把踩过的坑都分享出来了「过去,我们作为人类用户使用搜索的习惯和要求,与现在 AI 对搜索的需求截然不同。」
「过去,我们作为人类用户使用搜索的习惯和要求,与现在 AI 对搜索的需求截然不同。」
AI Agent 在处理复杂任务时经常“掉链子”。你刚告诉它的信息,它很快就忘了。给它的工具越多,它反而越混乱。这不是个例。
今年 2 月,月之暗面提出了一种名为 MoBA 的注意力机制,即 Mixture of Block Attention,可以直译为「块注意力混合」。
如果多个大模型能读懂彼此的想法,会发生什么?
单Transformer搞定任意视图3D重建!
当我们谈论大型语言模型(LLM)的"强化学习"(RL)时,我们在谈论什么?从去年至今,RL可以说是当前AI领域最炙手可热的词汇。
为了同时解决知识的实时性和推理的复杂性这两大挑战,搜索智能体(Search Agent)应运而生。它与 RAG 的核心区别在于,Search Agent 能够通过与实时搜索引擎进行多轮交互来分解并执行复杂任务。这种能力在人物画像构建,偏好搜索等任务中至关重要,因为它能模拟人类专家进行深度、实时的资料挖掘。
CUDA 代码的性能对于当今的模型训练与推理至关重要,然而手动编写优化 CUDA Kernel 需要很高的知识门槛和时间成本。与此同时,近年来 LLM 在 Code 领域获得了诸多成功。
中科大 LDS 实验室何向南、王翔团队与 Alpha Lab 张岸团队联合开源 MiniOneRec,推出生成式推荐首个完整的端到端开源框架,不仅在开源场景验证了生成式推荐 Scaling Law,还可轻量复现「OneRec」,为社区提供一站式的生成式推荐训练与研究平台。
在自动驾驶领域,VLA 大模型正从学术前沿走向产业落地的 “深水区”。近日,特斯拉(Tesla)在 ICCV 的分享中,就将其面临的核心挑战之一公之于众 ——“监督稀疏”。