token直省27%!Agent推理慢的病因找到了:不在模型,在决策链太长 | NeurIPS'26
token直省27%!Agent推理慢的病因找到了:不在模型,在决策链太长 | NeurIPS'26大模型Agent正在从简单问答,快速走向搜索、代码生成、网页操作和多轮工具调用。
搜索
大模型Agent正在从简单问答,快速走向搜索、代码生成、网页操作和多轮工具调用。
Google DeepMind正式发布通用世界模型Genie 4,支持原生声音、实时对话与场景实时改写,单次连贯世界约维持2分钟,并由三款Gemini模型协同增强逻辑与物理模拟。
眼看对家Anthropic靠一纸招股书抢尽风头,OpenAI反手甩出GPT-6.1 Terra—— 想独占头条?先问问新模型答不答应。
早在 1995 年,Michael Wooldridge 等学者便在智能体研究的代表性论文《Intelligent Agents: Theory and Practice》中,提出了智能体的四项核心特征:反应性(Reactivity)、社会能力(Social Ability)、自主性(Autonomy)和主动性(Proactiveness)。
曾获LeCun转发推荐、狂揽1,000万下载的百度开源神作,又杀回来了!
当模型学会持续迭代改进算法,便推开了通往智能自主进化的大门。近日,由来自智源研究院、中国科技大学、中国人民大学等多个机构的研究人员组成的 AREX 研究小组发布 AREX-2 模型。
《读佳》独家获知,Soul将推出专为交互场景打造、超具活人感的语音合成产品“Loxinity(洛希无限)”,和市面上面向配音、短视频的TTS不同,这套模型从底层瞄准实时交互场景,主打强活人感。它支持单人配音、多人对话两种模式,配套音色克隆、音色设计等工具,还开放API接入。Loxinity下辖语音合成模型Loxi Speech和视频生成模型Loxi Avatar。
第一视角视频越来越多,研究人员怎样把这些记录变成能够改善机器人能力的训练信息?
困扰数学界30余年的世界级难题——三维Ghys猜想迎来了破解!
具身智能不缺钱,也不缺演示,真正稀缺的是一条能复现的 Scaling 曲线。去年 11月,北美的 Generalist 发布 GEN-0,称首次在机器人身上观察到了这条曲线:预训练数据和算力越多,模型在下游任务上的表现就越稳定、可预测地提升。支撑这条曲线的,是超过 27 万小时的真实世界操作数据,和每周新增上万小时的采集速度。对绝大多数公司来说,曲线已经有人跑出来了,燃料却还没有。