ACL 2026 Main | 不只是调用地图API,Spatial-Agent让大模型生成可执行地理分析工作流
ACL 2026 Main | 不只是调用地图API,Spatial-Agent让大模型生成可执行地理分析工作流大语言模型在地图、城市、交通等空间领域的应用越来越广泛。对于这些场景来说,问题往往不只是 “查一个地点” 或 “调用一次路线 API” 就能解决的,而是需要把用户的自然语言问题组织成一段可执行、可验证的地理分析流程。
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大语言模型在地图、城市、交通等空间领域的应用越来越广泛。对于这些场景来说,问题往往不只是 “查一个地点” 或 “调用一次路线 API” 就能解决的,而是需要把用户的自然语言问题组织成一段可执行、可验证的地理分析流程。
DeepSeek这半年生态铺得很快。现在好几个渠道可以免费或极低成本用上DeepSeek模型,从V4 Flash到V4 Pro都有。整理一下最实用的三条路。
一直在关注的一个 1 人 AI 公司 Polsia 最近特别火,而且引发了大量的质疑,创立半年时间其宣称 ARR(Annual Run Rate)已经接近了 1000 万美金。
当年互联网创业公司最熟悉的“羊毛”,是云厂商送的服务器额度;现在,AI 创业圈的“新硬通货”,已经变成了大模型 Token。
一家视频公司,用三年时间让全员学会写代码——包括那些从没碰过编程的运营、市场、内容同学。
FDE,全称 Forward Deployed Engineer[2]。它在两年前还是 Palantir 圈子里的一个工种黑话,今天已经悄悄变成猎头的开场白、招聘启事的高频岗位、以及社交媒体上“AI 时代最值钱岗位”的候选答案之一。
前脚OpenAI刚把Erdős 80年猜想推翻,数学家们的惊呼声还没落地。紧接着,Google DeepMind发布了一个全新AI数学智能体——AlphaProof Nexus。它一出手,就干掉了9道悬而未决几十年的Erdős开放问题。其中最古老的那个,悬了整整56年!
当前,测试时扩展范式普遍致力于增加推理长度。然而,已有研究表明,随着推理长度的持续增长,以垂直扩展为核心的计算范式容易陷入探索僵化等问题。因此,从另一维度拓展推理的宽度显得尤为重要。K2.5、Step3-VL 和 LongCat-Flash-Thinking 等模型已在推理宽度方面开展了有益的探索。
近日,谷歌在2026 I/O大会上发布了旗下AI for Science工具组合Gemini for Science。 该组合包含了谷歌旗下三款顶尖的AI科研工具,能实现假设生成、计算发现和文献综述的
有人晒出开源项目:GPT-5.5连续狂飙150小时,自主挑战诺奖级AlphaFold2!它用拓扑「单纯形」重构蛋白质折叠逻辑,虽然性能暂未登顶,却展示了AI科学家的恐怖潜力:秒回滚、零情绪、全自动进化。科研范式,真要变天了。