本文字数:约 2450 字,预计阅读时间:10 分钟重点新闻AI来了,搜索怎么办?随着人工智能技术的快速发展,搜索领域正在经历一场深刻的变革。传统的搜索引擎依赖于关键词匹配和网页排名算法来提供信息,而AI技术的引入则意味着搜索可以更加智能化和个性化。AI技术在搜索中的应用主要体现在自然语言处理和机器学习两个方面。自然语言处理技术使得搜索引擎能够更好地理解用户的查询意图,从而提供更加精确和相关的搜索结果。例如,AI可以通过理解用户的语境和背景来提供更贴近需求的信息,而不仅仅是基于关键词匹配的简单结果。此外,机器学习技术使得搜索引擎可以根据用户的搜索行为和历史数据进行个性化推荐,进一步提升用户体验。AI技术与搜索的融合,不仅提升了信息检索的效率和准确性,也为用户带来了更加个性化和智能化的搜索体验。这种融合将使得搜索引擎在信息获取方面发挥更大的作用,成为用户获取知识和信息的重要工具。Claude版Manus只用10天搓出,代码全AI写的!网友:小扎140亿并购像冤大头近日,有消息称Facebook创始人扎克伯格花费140亿美元收购的公司Manus,其实是一家由AI编写代码的公司。该公司的开发
本文字数:约 4300 字,预计阅读时间:15 分钟Salesforce rolls out new Slackbot AI agent as it battles Microsoft and Google in workplace AISalesforce recently launched an entirely rebuilt version of Slackbot, transforming it from a simple notification tool into a fully powered AI agent. The new Slackbot, now generally available to Business+ and Enterprise+ customers, is designed to search enterprise data, draft documents, and take actions on behalf of employees. This move is part of Salesforce's effort to position
本文字数:约 2300 字,预计阅读时间:10 分钟重点新闻> ## 矩阵超智发布新一代人形机器人MATRIX-3,定义物理智能机器人新标杆2026年1月10日,新锐人形机器人科技公司上海矩阵超智系统集成公司正式发布新一代安全、自主、可泛化的物理智能机器人MATRIX-3。MATRIX-3 在自主导航、环境感知、人机交互等方面实现重大突破,拥有更强的智能决策和执行能力。该机器人搭载了最新的AI算法,可自主完成复杂任务,如家庭服务、医疗辅助、工业生产等。此次发布标志着物理智能机器人领域迈入新阶段,为未来机器人技术发展提供了新范式。> ## 2026大模型赛道新年启示:在20%的胜率下,笨笨地坚持2026年,大模型赛道面临诸多挑战,尽管胜率仅为20%,但该领域的创新者们依然坚持研发。大模型技术在自然语言处理、图像识别、语音合成等多个领域展现出巨大潜力。尽管技术壁垒高、成本高昂,但随着算法优化和硬件升级,大模型正逐步走向实际应用。行业专家认为,2026年将是大模型赛道范式改变的重要一年,未来将有更多应用场景落地,推动人工智能技术发展。> ## 具身开源模型新王!千寻Spir
本文字数:约 3600 字,预计阅读时间:18 分钟重点新闻Sakana让AI互相「猎杀」,而它们开始了趋同进化一项新研究揭示了AI系统在「猎杀」游戏中展现的趋同进化现象。Sakana是一个模拟环境,其中AI程序互相追逐和猎杀。通过观察这些AI程序的行为,研究人员发现它们在竞争过程中逐渐发展出相似的策略,这种现象被称作趋同进化。这种模拟环境为研究AI系统之间的互动提供了一个新的视角,有助于理解AI在复杂动态环境中的行为模式。该研究不仅为AI进化算法提供了新的测试平台,还揭示了AI系统在复杂环境中如何自我优化和适应。挑战GRPO,英伟达提出GDPO,专攻多奖励优化英伟达最近提出了一种名为GDPO(Generalized Distributional Policy Optimization)的新算法,旨在优化多奖励环境中的策略选择。与现有的GRPO(Generalized Risk-Averse Policy Optimization)方法相比,GDPO通过更广泛地考虑不同奖励分布,能够更有效地找到最优策略。GDPO的核心在于利用分布拟合技术,通过最小化策略分布与目标分布之间的差距,实现多
本文字数:约 3200 字,预计阅读时间:12 分钟重点新闻打破学科壁垒!400篇参考文献重磅综述,统一调查「人脑×Agent」记忆系统机器之心报道的这篇重磅综述,汇集了400篇参考文献,探讨了「人脑×Agent」记忆系统中的复杂问题。研究团队试图打破传统学科壁垒,从神经科学、认知科学和人工智能等多个领域入手,统合分析人脑与Agent的记忆系统。这不仅有助于揭示人脑的记忆机制,也为未来设计更高效的机器学习算法提供了重要参考。该综述详细分析了Agent在处理记忆任务时遇到的挑战,并提出了一些解决方案,旨在模仿人类大脑的记忆过程。通过对记忆系统的深入研究,未来机器学习算法有望在学习、推理和决策方面取得突破,从而提升人工智能在复杂任务中的表现。这项研究不仅对人工智能领域有重要意义,还为跨学科研究提供了新的思路,促进了科学界之间的合作与交流。前谷歌研究员发文:算力崇拜时代该结束了前谷歌研究员在机器之心发表的一篇文章中指出,当前AI领域的算力崇拜时代应该结束。算力的提升确实推动了AI技术的发展,但过分依赖算力而忽视算法和模型优化的问题日益凸显。作者认为,应该更加重视算法和模型的创新,而不是一味追
康叔的AI全栈工坊
Code for Life, AI for Future