
三个大模型合作,1000次迭代,竟能像人类科学家一样发现方程
三个大模型合作,1000次迭代,竟能像人类科学家一样发现方程随着 AI4Science 的浪潮席卷科研各领域,如何将强大的人工智能模型真正用于分析科学数据、构建数学模型、发现科学规律,正成为该领域亟待突破的关键问题。
随着 AI4Science 的浪潮席卷科研各领域,如何将强大的人工智能模型真正用于分析科学数据、构建数学模型、发现科学规律,正成为该领域亟待突破的关键问题。
在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的推理能力正以前所未有的速度发展。
只需修改两行代码,RAG向量检索效率暴涨30%!
在 AI Agent 浪潮席卷行业的当下,高效优雅开发具备复杂推理与协作能力的智能体成为业界焦点。本文将系统梳理 AI Agent 核心理念、主流协议与思考框架,并结合 Golang 生态工程化框架,深入剖析多 Agent 协作系统的设计与落地。
LLM 智能体的时代,单个 Agent 的能力已到瓶颈,组建像 “智能体天团” 一样的多智能体系统已经见证了广泛的成功
在家庭服务机器人领域,如何让机器人理解开放环境中的自然语言指令、动态规划行动路径并精准执行操作,一直是学界和工业界的核心挑战。
“边看边画,边画边想”,让大模型掌握空间思考能力,结果直接实现空间推理任务新SOTA。
自年初起,DeepSeek-R1、OpenAI o3、Qwen3等推理模型相继问世,展现出令人惊叹的智能水平,但它们为什么突然变得这么聪明?东京大学联合Google DeepMind的研究者们终于找到了答案。
在信息爆炸的时代,推荐系统已成为我们获取资讯、商品和服务的核心入口。无论是电商平台的 “猜你喜欢”,还是内容应用的信息流,背后都离不开推荐算法的默默耕耘
生成图像这件事,会推理的AI才是好AI。 举个例子,以往要是给AI一句这样的Prompt: (3+6)条命的动物。 我们人类肯定一眼就知道是猫咪,但AI的思考过程却是这样的: