RAG也能推理思考!彻底解决多源异构知识难题
RAG也能推理思考!彻底解决多源异构知识难题现在的RAG(检索增强生成)系统。您给它一个简单直接的问题,它能答得头头是道
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AlphaStar等证明强化学习在游戏等复杂任务上,表现出色,远超职业选手!那强化学习怎么突然就不行了呢?强化学习到底是怎么走上歧路的?
除了是知名 AI 播客「No Priors」的主理人之外,Sarah Guo 更知名的身份,是风险投资 Conviction 的创始人。
OpenAI前研究员、Meta「AI梦之队员」毕书超在哥大指出:AGI就在眼前,突破需高质数据、好奇驱动探索与高效算法;Scaling Law依旧有效,规模决定智能,终身学习才是重点。
具身智能加速演进,硬件本体持续刷新边界,具身模型也在数据与交互中渐现雏形。而在系统层,通用协同的操作底座依然缺位。
一句话概括,原来强化学习的“捷径”是天生的,智能体能去的地方(流形)被动作维度(低维流形)限制得死死的,根本没机会去那些没用的高维空间瞎逛。
知名AI大模型评测Chatbot Arena放榜!阿里Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507位列大语言模型总榜第三,月之暗面Kimi-K2-0711-preview、深度求索DeepSeek-R1-0528并列为总榜第五,以开源之姿超越Claude 4、GPT-4.1等顶尖闭源模型。
在大模型工具层爆发之后,真正的问题逐渐清晰:我们并不缺能“生成文本”“画出图”的 AI 能力,而是缺一个能承载任务、连接角色、组织流程的系统。在当前多数产品仍围绕“输出内容”进行打磨的背景下,协作的逻辑、语境的保留、流程的延续,反而成了被忽视的基础设施。
不仅能达IMO银牌水准,更能解决普特南数学竞赛难题,甚至超越顶尖模型o4-mini! 字节发布全新复杂数学解决模型——Seed-Prover。
刚刚,腾讯混元团队宣布一口气开源了 4 款小模型 —— 最大的只有 7B,另外还包括 4B、1.8B 和 0.5B 三个型号。