再不怕乱引文献!绕过付费墙,BibAgent把学术核验转为证据链
再不怕乱引文献!绕过付费墙,BibAgent把学术核验转为证据链大模型正在批量生成「看起来很像真的」学术论述,但这些论述背后的引用,真的成立吗?更关键的是:当被引论文被付费墙锁住、原文根本读不到时,自动化核验是否就注定失效?
大模型正在批量生成「看起来很像真的」学术论述,但这些论述背后的引用,真的成立吗?更关键的是:当被引论文被付费墙锁住、原文根本读不到时,自动化核验是否就注定失效?
让静态的图片变成三维物体并动起来已经不算新鲜,但如果让图片不仅动起来,还能完美遵循现实世界的物理规律(比如蛋糕的Q弹、沙堆的散落、石雕的坚硬)呢?
今天早上,Cursor 在X上发布一条推文:“我们重建了 MoE 模型在 Blackwell GPU 上生成 Tokens 的方式,导致推理速度快了 1.84 倍。”
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施,达到了 76.4% 的通过率,超过了所有人工设计的方案。
VLM看图像描述头头是道,一遇到3D空间推理就“晕菜”。
在具身智能的感知拼图中,触觉一直扮演着不可或缺却难以被完美量化的角色。它提供了视觉等远程传感器无法替代的关于接触几何、材料特性和交互动态的直接反馈。
Anthropic杀疯了!开年第一篇论文直接化身自爆卡车,实锤AI正在让程序员变傻。你以为效率提高了?其实只快了2分钟。
SLAM 在自动驾驶、机器人、AR/VR 乃至具身智能系统中都是至关重要的环节,它决定了算法能否在一个陌生环境中一边“看懂世界”,一边“知道自己在哪”。
Meta SOAR用「剧毒数据」当垫脚石,硬生生把模型从Fail@128的认知黑洞里拽出来,推理能力暴涨9.3%!2026年,这才是最硬核的反杀路线。
如果把手机屏幕想象成一个舞台,GUI 智能体就是台下那个 “被授权动手” 的人:它能看懂屏幕上的按钮、输入框和弹窗,能按你的指令去点、去滑、去输入。