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使用dify工作流+deepseek开启联网搜索
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AI动态 7月前 • 77

使用dify工作流+deepseek开启联网搜索

本文主要研究一下如何使用dify工作流+deepseek开启联网搜索

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ICLR 2026爆火领域VLA(Vision-Language-Action,视觉-语言-动作)全面综述来了!如果你还不了解VLA是什么,以及这个让机器人学者集体兴奋的领域进展如何,看这一篇就够了。文章作者Moritz Reuss是2025年Apple AI/ML学者奖得主,曾在RSS、ICLR、NeurIPS等顶级会议多次发表研究成果。这篇综述既是一线研究者的实战总结,也是洞察趋势的前

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论文第一作者何浩然是香港科技大学博士生,研究方向包括强化学习和基础模型等,研究目标是通过经验和奖励激发超级智能。共同第一作者叶语霄是香港科技大学一年级博士。通讯作者为香港科技大学电子及计算机工程系、计算机科学与工程系助理教授潘玲。在大语言模型(LLM)的数学推理任务中,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)已成为提升模型推理能力的重要手段。然而,主流方法如 PPO、GRPO 等仍然依赖为传统 R

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OpenAI前副总裁携DeepMind科学家创业:20余精英科学家+3亿美元押注「AI做科学」
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「我们的目标是打造一名 AI 科学家。 科学的运作方式是推测世界可能是什么样子、进行实验并从结果中学习」 —— Periodic Labs 官方博客语录。2025 年春,一则令人震惊的离职公告传出:曾任 OpenAI 研究副总裁,负责后训练(post-training)工作的 Liam Fedus 决定离开。他在一条推文中写道,他对 「AI 在科学中的应用」怀有「最具战略意义的兴趣」——那是他

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人类能自然地感知3D世界的几何结构与语义内容 ,但对AI而言,这“两者兼得”一直是巨大挑战。传统方法将3D重建(底层几何)与空间理解(高层语义)割裂处理 ,导致错误累积且无法泛化 。而新方法试图将3D模型与特定的视觉语言模型(VLM)“锁死” ,这不仅限制了模型的感知能力(例如,无法区分同一类别的两个不同实例 ),更阻碍了其适应更强下游任务的扩展性 。现在,NTU联合StepFun提出了IG

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能够 beat AI,是我们人类现在最热衷做的事情。 最近一张视错觉的图片在网络上疯传,大家都说这张图,就是 新时代的图灵测试 。 是人还是 AI,问问对方能不能看到这张图片里,有一颗浮动的心就行。 因为如果是 AI,必然看不到 ;而我们只需要把手机拿远一点,中间这颗浮动的心就特别明显。 我拿着这张图片问了一圈大家用得比较多的 AI 大模型,全军覆没,没一个能答得上来。 先问的 Cha

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