当你要求AI"帮我订一张去纽约的机票"时，它需要理解目标、分解步骤、适应变化，这个过程远比看起来复杂。UC伯克利的研究者们带来了振奋人心的新发现：通过将任务规划和执行分离的PLAN-AND-ACT框架，他们成功将智能体在长期任务中的规划能力提升了54%，创造了新的技术突破。
RAG工作发展时间线（2020年至今）。展示了RAG相关研究的三个主要领域：基础（包括RAG学习和RAG框架）、进阶和评估。关键的语言模型（GPT-3、GPT-4等）发展节点标注在时间线上。
全面评估大模型生成式写作能力的基准来了！
测一测现有AI生成视频是否符合物理运动规律！
任意一张立绘，就可以生成可拆分3D角色！
就在刚刚，OpenAI 宣布在其 API 中推出全新一代音频模型，包括语音转文本和文本转语音功能，让开发者能够轻松构建强大的语音 Agent。据 OpenAI 介绍，新推出的 gpt-4o-transcribe 采用多样化、高质量音频数据集进行了长时间的训练，能更好地捕获语音细微差别，减少误识别，大幅提升转录可靠性。
前脚被谷歌点名感谢空间训练平台，后脚又开源了空间模型！杭州六小龙群核科技发了一个空间理解开源模型SpatialLM，让机器人刷一段视频，就能理解物理世界的几何关系。结合之前发布的空间智能训练平台SpatialVerse，群核科技要为机器人提供从空间认知到行动交互的训练闭环。机器人也被「卷」到要上学了。
近年来，生成模型在内容生成（AIGC）领域蓬勃发展，同时也逐渐引起了在智能决策中的应用关注。
对面有个人向你缓缓抬起手，你会怎么回应呢？握手，还是挥手致意？
本文介绍了Search-R1技术，这是一项通过强化学习训练大语言模型进行推理并利用搜索引擎的创新方法。实验表明，Search-R1在Qwen2.5-7B模型上实现了26%的性能提升，使模型能够实时获取准确信息并进行多轮推理。本文详细分析了Search-R1的工作原理、训练方法和实验结果，为AI产品开发者提供了重要参考。
