李飞飞、Jeff Dean押注!不卷大模型,专练越用越聪明的AI
李飞飞、Jeff Dean押注!不卷大模型,专练越用越聪明的AI卷更大的模型,不再是唯一答案。新问题是模型能不能在真实场景中越用越聪明。一家叫Trajectory的公司押注这一趋势,要把Cursor的成功秘密做成AI新基建。
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9639 点击 2026-06-01 14:59
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卷更大的模型,不再是唯一答案。新问题是模型能不能在真实场景中越用越聪明。一家叫Trajectory的公司押注这一趋势,要把Cursor的成功秘密做成AI新基建。
近期,基于捷径化概率流路径(shortcut probability flow trajectory)并从头训练的一步扩散生成模型,展现出强大的实证有效性。然而,这类方法的提出通常建立在较为复杂的理论推导之上,并且往往与具体实现细节高度耦合。这带来一个直接的问题:究竟哪些设计是方法成立的本质要素,哪些又只是可以灵活替换的实现组件。
来自东南大学、微软亚洲研究院等机构的研究团队提出了一种全新的解决方案——Re-TRAC(REcursive TRAjectory Compression),这个框架让 AI 智能体能够「记住」每次探索的经验,在多个探索轨迹之间传递经验,实现渐进式的智能搜索。
近日,来自乔治梅森大学和腾讯AI实验室的研究团队在这一领域取得了重大突破。他们提出了一种名为DOTS(Dynamic Optimal Trajectory Search)的创新方法,通过最佳推理轨迹搜索,显著提升LLMs的动态推理能力。