多模态DeepResearch，成了！
多模态DeepResearch，成了！DeepResearch 的价值在于把「查资料」变成「做研究」：不是搜到一条就回答，而是会连续多轮地提出问题、去不同地方找证据、互相对照核实、再把信息整理成结构清晰的结论。这样做能显著降低「凭感觉瞎编
来自主题: AI技术研报
7985 点击 2026-02-24 15:41
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DeepResearch 的价值在于把「查资料」变成「做研究」：不是搜到一条就回答，而是会连续多轮地提出问题、去不同地方找证据、互相对照核实、再把信息整理成结构清晰的结论。这样做能显著降低「凭感觉瞎编
字节Seed都开始用化学思想搞大模型了——深度推理是共价键、自我反思是氢键、自我探索是范德华力？！
随着多模态大模型能力不断扩展，语音大模型(SpeechLLMs) 已从语音识别走向复杂语音交互。然而，当模型逐渐进入真实口语交互场景，一个更基础的问题浮现出来：我们是否真正定义清楚了「语音理解」的能力边界？
针对这一挑战，来自香港浸会大学和上海交通大学的可信机器学习和推理组提出了一个全新的自监督 RL 框架 ——Co-rewarding。该框架通过在数据端或模型端引入互补视角的自监督信号，稳定奖励获取，提升 RL 过程中模型奖励投机的难度，从而有效避免 RL 训练崩溃，实现稳定训练和模型推理能力的诱导。
刚刚， Anthropic 发推称，DeepSeek、Moonshot AI和MiniMax三家国内的 AI 公司对Claude进行大规模的蒸馏攻击。OK， A 社你真的很讨厌中国公司了。简单说就是：这三家公司用大量假账号，疯狂地向 Claude 提问，然后拿 Claude 的回答去训练自己的模型。
公元前47年，凯撒在泽拉战役速胜后给罗马元老院写了三个词的战报：「Veni, Vidi, Vici」——我来了，我看见了，我征服了。 两千多年后，北京大学杨仝教授团队也用三步定义了一种全新的AI范式：降临论坛、接管指令、统治物理世界。
我正对着镜子站立，举起一只手。在我的视野中，这只手出现在镜子画面的左侧。 请问在现实中，我举起的是哪只手？ 答案应该是：左手。 一道堪比「9.11 ＞ 9.8」的 AI 陷阱题。 前两天，我拿它测了一
奥特曼又又又又口出狂言了。在印度 Express Adda 的论坛上，Sam Altman 聊了很多 AI 话题，从 AGI 到中美 AI 竞争，再到数据中心用水问题。但最火的那段，是他回应 AI 能耗批评时说的：「人们总谈训练 AI 模型需要多少能源……但训练人类也需要大量能源，得花 20 年时间，消耗那么多食物，才能变聪明。」
a16z 昨天发了一张图，把 GLM-5 和 Claude Opus 4.6 并排标注在 Artificial Analysis Intelligence Index 的时间线上。原文的说法是： A proprietary model (Claude Opus 4.6) is still the 'most intelligent,' but the gap between
最近Cursor 发布了 Composer 1.5。这一版把强化学习规模扩大了 20 倍，后训练计算量甚至超过了基座模型的预训练投入。还加了 thinking tokens 和自我摘要机制，让模型能在复杂编程任务里做更深度的推理。