多模态检索大升级！智源三大SOTA模型，代码、图文理解能力拉满
多模态检索大升级！智源三大SOTA模型，代码、图文理解能力拉满就在刚刚，智源研究员联合多所高校开放三款向量模型，以大优势登顶多项测试基准。其中，BGE-Code-v1直接击穿代码检索天花板，百万行级代码库再也不用怕了！
来自主题: AI技术研报
7216 点击 2025-05-20 14:45
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就在刚刚，智源研究员联合多所高校开放三款向量模型，以大优势登顶多项测试基准。其中，BGE-Code-v1直接击穿代码检索天花板，百万行级代码库再也不用怕了！
微软最近与Salesforce Research联合发布了一篇名为《Lost in Conversation》的研究，说当前最先进的LLM在多轮对话中表现会大幅下降，平均降幅高达39%。这一现象被称为对话中的"迷失"。文章分析了各大模型（包括Claude 3.7-Sonnet、Deepseek-R1等）在多轮对话中的表现差异，还解析了模型"迷失"的根本原因及有效缓解策略。
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AI能写论文、画图、考高分，但连「看表读时间」「今天是星期几」都错得离谱？最新研究揭示了背后惊人的认知缺陷，提醒我们：AI很强大，但精确推理还离不开人类。
本文由匹兹堡大学智能系统实验室（Intelligent Systems Laboratory）的研究团队完成。第一作者为匹兹堡大学的一年级博士生薛琪耀。
在全球AI应用市场竞争日益激烈的今天，了解成功产品的内容构建策略至关重要。我最近深入研究了两个AI应用领域的出海标杆产品：Pollo.ai和Monica.im，希望通过这些成功案例，探索面向消费者(to C)的AI应用应该构建什么类型的内容，以如何何在不同内容类型上合理分配精力投入。
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我们发现，当模型在测试阶段花更多时间思考时，其推理表现会显著提升，这打破了业界普遍依赖预训练算力的传统认知。
本文作者分别来自中国科学院大学和中国科学院计算技术研究所。第一作者裴高政为中国科学院大学博士二年级学生，本工作共同通讯作者是中国科学院大学马坷副教授和黄庆明教授。
太疯狂了，AlphaGo的「第37步」时刻，已经来临。谷歌的AlphaEvolve，让我们从此进入AI创造科学的时代，人类科研将彻底颠覆！背后的研究者也首次接受采访，揭秘研究过程中的一些惊人细节。