谷歌AI新里程碑：一个能「做研究」的系统诞生了，用LLM+树搜索编写专家级软件
谷歌AI新里程碑：一个能「做研究」的系统诞生了，用LLM+树搜索编写专家级软件大模型在科研领域越来越高效了。
来自主题: AI技术研报
8163 点击 2025-09-11 11:40
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大模型在科研领域越来越高效了。
在当前由大语言模型（LLM）驱动的技术范式中，检索增强生成（RAG）已成为提升模型知识能力与缓解「幻觉」的核心技术。然而，现有 RAG 系统在面对需多步逻辑推理任务时仍存在显著局限，具体挑战如下：
英伟达也做深度研究智能体了。
过去几年，大语言模型（LLM）的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习（Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT）：输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3 等成功的早期大模型，但局限也日益明显：缺乏长期规划、环境交互与持续学习能力。
在大型语言模型（LLM）进行数学题、逻辑推理等复杂任务时，一个非常流行且有效的方法叫做 “自洽性”（Self-Consistency），通常也被称为“平行思考”。
经历了前段时间的鸡飞狗跳，扎克伯格的投资似乎终于初见成效。
苹果研究人员发现，在大模型中，极少量的参数，即便只有0.01%，仍可能包含数十万权重，他们将这一发现称为「超级权重」。超级权重点透了大模型「命门」，使大模型走出「炼丹玄学」。
您对“思维链”（Chain-of-Thought）肯定不陌生，从最早的GPT-o1到后来震惊世界的Deepseek-R1，它通过让模型输出详细的思考步骤，确实解决了许多复杂的推理问题。但您肯定也为它那冗长的输出、高昂的API费用和感人的延迟头疼过，这些在产品落地时都是实实在在的阻碍。
LLM.265研究发现，视频编码器本身就是一种高效的大模型张量编码器。原本用于播放8K视频的现成视频编解码硬件，其实压缩AI模型数据的效率也非常高，甚至超过了许多专门为AI开发的方案。该工作已被世界微架构大会MICRO-2025正式接收，相关成果将于今年10月在首尔进行展示与讨论。
近日，微软旗下的协作式编程平台 GitHub 正深化与埃隆·马斯克旗下 xAI 公司的合作，将 xAI 的 Grok Code Fast 1 大型语言模型（LLM）的早期使用权整合到 GitHub Copilot 中。