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  • AI 时代的搜索变了:答案引擎、引用与流量再分配

    引言过去搜索的逻辑很简单:输入关键词,得到一页链接,自己点开判断。现在越来越多搜索会先给一个直接答案:一段总结、一个步骤、一张对比表,链接退到了答案后面。这不是界面微调,而是搜索角色的变化:从“帮你找

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  • AI 做科研:从文献阅读到实验设计的真实边界

    引言AI 进入科研领域,带来了很多令人兴奋的可能性:快速阅读大量文献、梳理研究脉络、提出实验方案、分析实验数据。但科研对准确性和可验证性的要求极高,AI 在这里的角色需要格外谨慎地界定:它是助手,还是

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  • 大模型评估为什么越来越难:基准测试的信任危机

    引言每当一个新模型发布,宣传里总会有一组分数:这个基准第一、那个测试领先。分数看起来客观、可比较,但越来越多的人开始怀疑:这些分数还值得信任吗?基准测试正在面临一场信任危机,而这场危机的原因,恰恰来自

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  • 慢思考的代价:推理模型为什么要先想再答

    引言早期的大模型回答问题很快,快到像脱口而出。后来出现了一类模型,它们会先花时间“想一想”,生成一段中间推理,再给出答案。这种“慢思考”在数学、逻辑和复杂推理任务上带来了明显提升,但也带来了新的代价:

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  • 模型蒸馏:小模型如何学到大模型的能力,它的边界又在哪里

    引言人们常常有一个直觉:模型越大,能力越强;模型越小,就只能做简单的事。模型蒸馏挑战了这种直觉的绝对版本:它让一个大模型当老师,把知识传给一个小模型,让小模型在体积远小于老师的情况下,保留老师的一部分

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  • 从问答到办事:智能体是如何把一个目标拆成多步任务的

    引言如果只看聊天窗口,大模型像一个知识渊博的回答者:你问一句,它答一句。但真正让它开始“办事”的,不是回答变长了,而是系统在它周围搭起了一套工作流:理解目标、拆解步骤、调用工具、检查结果、发现错误再修

    AI资讯17小时前 快审
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