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Exa与OpenRouter宣布达成合作，为超过400种大语言模型（LLMs）提供实时网络搜索功能。这一突破性进展将显著提升AI模型的实用性和信息获取能力，为开发者、研究人员以及普通用户带来全新的交互体验。以下是AIbase对这一合作的深度解读与分析。Exa与OpenRouter强强联合，开启AI搜索新时代Exa是一家专注于利用大语言模型技术优化网络搜索的初创公司，其目标是通过精准、高效的搜索结果，将网络的庞杂信息转化为结构化、可用的数据。而OpenRouter作为统一的AI模型接口平台，支持开发者通过单一
近年来，大语言模型（LLM）的快速发展为人工智能领域带来了前所未有的突破，但其内部决策过程却常常被视为“黑盒子”，难以捉摸。5月29日，AI研究领域的明星公司Anthropic发布了一项重大开源成果——“电路追踪”(Circuit Tracing)工具，为破解大模型的内部工作机制提供了全新视角。这一工具不仅能帮助研究人员深入探索AI的“思考”过程，还为推动更透明、可控的AI发展迈出了重要一步。以下是AIbase为您整理的最新资讯，带您一探究竟!“电路追踪”:打开AI的“大脑”Anthropic此次开源的“
Hume公司于2025年5月29日正式发布全新语音语言模型EVI3，这一创新标志着通用语音智能领域的重大飞跃。相较于传统文本到语音（TTS）模型，EVI3不仅能够理解和生成任意人类语音，还能精准捕捉语调、节奏和情感表达，展现出前所未有的语音表现力。得益于其先进的语音到语音架构，EVI3在保持低延迟的同时，具备与前沿大语言模型相当的智能水平，为用户带来更自然、更高效的交互体验。核心技术亮点:低延迟与高表现力兼得EVI3的独特之处在于其突破性的语音到语音技术。与传统模型仅能处
Ollama官方宣布推出其最新版本Ollama v0.8，为本地运行大型语言模型（LLM）带来了突破性升级。新版本引入了流式传输响应和工具调用功能，支持实时网络搜索等交互场景，显著提升了本地AI的实用性和灵活性。AIbase为您整理了Ollama v0.8的核心亮点及其对AI生态的影响。流式传输响应:实时交互更流畅Ollama v0.8最大的亮点之一是新增了流式传输响应功能。用户在使用AI模型进行对话或任务处理时，可实时接收逐步生成的响应，而无需等待完整结果输出。这一功能显著提升了交互体验，尤其在处理复
近期，Meta 的 FAIR 团队与耶路撒冷希伯来大学的研究人员联合发布了一项新研究，表明减少大型语言模型的推理时间可以显著提高其在复杂推理任务中的表现。研究结果显示，使用较短推理链的 AI 模型准确率提高了34.5%，这一发现对当前 AI 行业的假设提出了挑战。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney在这项研究中，作者指出，长时间的思考链条并不一定能够带来更好的推理能力，反而会导致计算资源的浪费。以往，许多公司投入大量资源以扩展计算能力，期望 AI 能够通过详尽
最近，通义实验室和北京大学的研究团队推出了一项名为 ZeroSearch 的创新框架，这一新技术可以在不需要真实搜索的情况下，激活大语言模型的检索能力，并且训练成本降低了惊人的88%。这一突破为大语言模型的训练和应用提供了全新的思路。传统的训练方法通常依赖于真实的搜索引擎来获取信息，这不仅造成了高昂的 API 调用成本，还可能因搜索结果的质量不稳定而影响模型的表现。ZeroSearch 巧妙地通过引入大语言模型作为 “模拟搜索引擎”，利用其在预训练过程中积累的丰富知识来生
近日，谷歌正式发布了开源框架 LMEval，旨在为大语言模型（LLM）和多模态模型提供标准化的评测工具。这一框架的推出，不仅简化了跨平台模型性能比较，还支持文本、图像和代码等多领域的评估，展现了谷歌在AI评测领域的最新突破。AIbase为您整理了LMEval的最新动态及其对AI行业的影响。标准化评测:跨平台模型比较更简单LMEval的推出标志着AI模型评测进入了一个新阶段。该框架基于LiteLLM开发，能够兼容谷歌、OpenAI、Anthropic、Hugging Face和Ollama等多个主流AI平台，无需修改代码即可实现跨平
程序员们又有新工具可以欢呼了!由 OpenHands、耶鲁大学、南加州大学和斯坦福大学的研究团队联手推出的 LocAgent，正是一个专门为代码定位而设计的图索引大语言模型（LLM）代理框架。令人振奋的是，LocAgent 的代码定位准确率达到了92.7%，这一新高度将在2025年 ACL 会议上正式亮相。程序员在工作中常常会遇到难以定位代码问题的困扰。例如，在处理一个 bug 报告时，可能会陷入「这到底要改哪里?」的迷茫。而传统的代码定位方法，通常要么是粗糙的关键词匹配，要么是低效地将整个代码库交
近日，AI领域迎来重磅消息!中国AI初创公司DeepSeek正式发布了其开源大语言模型 DeepSeek-R1-0528的最新版本。这一更新不仅在性能上实现了重大突破，还通过免费API的提供进一步推动了AI技术的普及与应用。以下，AIbase将为您详细解析此次更新的亮点与意义。性能飞跃:LiveCodeBench表现媲美o3高级版根据最新消息，DeepSeek-R1-0528在LiveCodeBench测试中的表现令人瞩目，其性能几乎与OpenAI的o3高级版本不相上下。这一测试聚焦于代码生成与推理能力，充分展示了R1-0528在复杂任务处理上的强大实力。相比前
微软和Salesforce联合研究发现，即使是最先进的AI语言模型在长时间对话中也会出现严重的可靠性问题。当用户逐步表达需求时，系统性能平均下降39%，这一发现对AI助手的实际应用提出了重要警示。模拟真实交互揭示性能缺陷研究团队创建了名为"分片"的测试方法，模拟用户在实际对话中逐步明确需求的过程。与传统的一次性提供完整信息不同，这种方法将任务分解为多个步骤，更贴近真实使用场景。测试结果令人震惊:AI模型的准确率从约90%暴跌至仅51%。从小型开源模型Llama-3.1-8B到大型商业