人工智能的浪潮正将我们推向一个由 RAG 和 AI Agent 定义的新时代。然而，要让这些智能体真正「智能」，而非仅仅是信息的搬运工，就必须攻克一个横亘在所有顶尖团队面前的核心难题。这个难题，就是推理密集型信息检索（Reasoning-Intensive IR）。
人类和AI在工作中如何协作？耶鲁和南大的研究人员合作的这篇论文讲清楚了。 这篇论文提出了一个数学框架，通过把工作技能拆分成两个层次来解释这个问题
人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。
能自动操作手机、电脑的智能体新SOTA来了。 通义实验室推出Mobile-Agent-v3智能体框架，在手机端和电脑端的多个核心榜单上均取得开源最佳。
在深度学习模型的推理与训练过程中，绝大部分计算都依赖于底层计算内核（Kernel）来执行。计算内核是运行在硬件加速器（如 GPU、NPU、TPU）上的 “小型高性能程序”，它负责完成矩阵乘法、卷积、归一化等深度学习的核心算子运算。
github排名第一，视觉模型与自动化 这两年，RPA+AI（智能自动化流程）经常被提及，在企业/机构数字化转型过程中，自动化和智能化是提升效能的重要方式，而迈向自动化和智能化的第一步则是机器人流程自动化（RPA）。
姚班、伯克利、OpenAI、清华……年仅 30 多岁的吴翼身上已经聚集了众多亮眼的标签。
近年来，以多智能体系统（MAS）为代表的研究取得了显著进展，在深度研究、编程辅助等复杂问题求解任务中展现出强大的能力。现有的多智能体框架通过多个角色明确、工具多样的智能体协作完成复杂任务，展现出明显的优势。
在移动计算时代，将高效的自然语言处理模型部署到资源受限的边缘设备上面临巨大挑战。这些场景通常要求严格的隐私合规、实时响应能力和多任务处理功能。
随着AIGC技术的进步，连环画与故事绘本生成（故事可视化）逐渐引发学界与业界的广泛关注，成为电影生成叙事性的基础。
