人工智能AI

现实应用中的多模态大模型（MLLM）在知识密集与信息检索型视觉问答任务上常受限于静态训练语料与长尾知识分布，难以及时获取最新事实与开放世界知识；传统RAG与“搜索代理”方案又常存在检索管线僵硬、查询构造欠佳、过度检索与噪声注入等问题。论文DeepMMSearch-R1: Empo Read more

现代人获取健康信息的入口极多，但也伴随低质信息、理解偏差与焦虑等风险。大型语言模型（LLMs）虽然在医学知识与问答任务上表现不俗，但若缺乏对个体情境的主动“问诊式”追问，回答常会失焦或误导。文章Towards Better Health Conversations: The Be Read more

论文Barbarians at the Gate: How AI is Upending Systems Research主张：在“可靠验证”的系统研究场景中，AI（以LLM为核心）能够通过“生成多样方案—自动评测—择优迭代”的范式，有效搜寻并进化算法，进而在若干实际任务上超越或 Read more

论文Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks针对在数独、迷宫、ARC-AGI 等“硬推理”任务上，传统大语言模型（LLMs）即便结合链式思维（CoT）与测试时计算（TTC）仍难以达成人类级表现的问题，提出了一个显著更 Read more

扩散模型在图像生成上长期以卷积式 U-Net 为主干，但论文Scalable Diffusion Models with Transformers提出以 Transformer 作为扩散模型的主干（Diffusion Transformer，简称 DiT），并系统研究其“可扩展性 Read more

个人健康与日常福祉高度相关，但传统“单体式”对话大模型在面对真实用户的多样化健康诉求（数据解读、医学知识查证、行为改变指导等）时往往力不从心。论文The Anatomy of a Personal Health Agent提出并系统评估了一个面向个人健康的多智能体框架——Pers Read more