毕竟，当前知识迭代的速度，早已经超过了我们身为个体能够「迎头赶上」的速度，无论是在日常生活、企业生产中，还是在对交叉学科知识要求愈发高的科学研究中。
今天，学术君为大家安利一个学习提效 AI Agent——「AMiner 沉思」Deep Research 功能，其由清华团队 AMiner 自研，几分钟便可以自主调研上百篇文献，自动生成上万字研究报告，不仅涵盖了计算机科学、生物医学、纳米材料、量子光学等100+ 学科，还面向所有用户「免费」开放！
「AMiner 沉思」基于 arXiv、PubMed 等全学科3 亿+文献调研，以及大模型初创企业智谱自研的 GLM-Z1-Rumination沉思模型，同时还针对科研全流程需求结合多步搜索推理进行了监督微调、强化学习训练，从而支持文献全面精准检索、研究报告、论文框架生成，为学者提供从文献精准定位到知识脉络解构的全链路科研支持。
例如，当输入提示词：「你是一个科研工作者，主要研究领域是呼吸系统疾病，阅读大量 PubMed、cell、science、nature 上的文献，详述自噬对肺纤维化的影响，从细胞和动物水平说明。」
「AMiner 沉思」不仅可以通过作者、期刊、发表年份等条件精准筛选文献，快速定位所需资源，还可以进一步理解科研学者的深层次意图，逐步自我学习，主动对自身检索结果进行全面尽调，确保检索及文献结果精准且无遗漏。
如下，「AMiner 沉思」以 3 分钟 40 秒完成多达 6 轮自主检索，查找并自主阅读 98 条中英双语文献及综述，完成多达 20 多步的系统反思、推导、验证、归纳，最终生成了一篇包含引言及综述的万字研究报告。
「AMiner 沉思」可以自主完成开放课题的动态数据分析及深度推理支持，能够将实时联网学术前沿动态与历史数据进行整合分析，帮助用户发现该课题下垂直领域中多视角最新研究趋势。
例如，输入“金属玻璃的研究进展”，「AMiner 沉思」会自行针对课题所涉研究对象挖掘历史发展进程、当前最新成果落地、材料制备的技术及适用领域，对未来技术应用趋势做出判断和分析并支持生成和导出适用于撰写不同论文格式的完整版报告(如 Word、Markdown)。
「AMiner 沉思」还能够结合不同学科的知识，自主建立跨学科知识图谱，在模型的深度推理和自我验证能力加持下，可以反复完善知识图谱，主动对列表进行“去伪存真”处理，并遍历可能存在的子案例，基于知识图谱自主归纳，协助学者“查漏补缺”，提供全面且深度的调研综述。
例如，在研究“人工智能与医学有哪些结合”时，模型可以同时调用医学和计算机科学的相关数据进行分析，逐步完善最终结果返回前的知识图谱。
关于 AMiner AMiner（https://www.aminer.cn/）是由清华大学计算机科学与技术系唐杰教授团队研发的具有完全自主知识产权的新一代科技情报分析与挖掘平台，包括 6000万学者、3.2 亿篇论文、1.7 亿件专利，利用 AI 和数据挖掘技术，提供学术检索、对话式搜索与问答、科研情报订阅、学者画像、必读论文专题、期刊顶会信息和排行榜等科技情报专业化服务，自 2006 年上线以来，年访问量 1500 万次，覆盖 220 个国家和地区的 1000 万用户，科研数据下载 230 万次，为 400 余个期刊提供推送服务，已成为全球领先的学术数据服务与 AI 科研工具。
《exo妈妈mv视频 》据美国“商业内幕”网站19日报道，美国最先进的“福特”号航母完成整修，正准备前往欧洲司令部辖区进行部署。报道称，鉴于当前以色列与伊朗的冲突，该航母很可能将驶入靠近以色列的东地中海海域。同时，原本部署于西太平洋的“尼米兹”号航母打击群正在前往中东地区，并在途中关闭了应答器，停止传输位置信息。外界猜测，该航母很可能会加入在中东地区活动的“卡尔·文森”号航母打击群。以此推算，在不久的未来，美海军将在中东地区集结3个航母打击群。军事专家介绍，根据美国海军的规划，单航母打击群主要用于日常巡逻，双航母打击群适用于中等威胁区的威慑行动和低烈度的战争行动，而三航母打击群则是应对大规模冲突的标配，由此判断，美国海军此举很有可能是在准备与伊朗爆发大规模冲突。在以往的局部冲突中，美军单艘航母的舰载机平均每天能够出动120架次，三航母每天可以执行超过300架次的攻击行动。“卡尔·文森”号还配备有F-35C隐形舰载战斗机，具备对伊朗纵深目标实施隐蔽攻击的能力。智能新能源车在中国得到快速发展，纵横全球几十年上百年的车企也开始彻底转变，中国用户出题，丰田现地研发做答，并非简单的入乡随俗。于是，汽车就有了新旧之分，不止关于合资或自主的身份。所以，如一汽丰田这样的“合资新力量”的发力，新汽车时代其实已经开始。《exo妈妈mv视频 》免费观看已满十八岁电视剧下载安装成员A: 强化学习基础设施有趣的一点是，它自然比训练基础设施更复杂，因为它建立在训练基础设施之上。就像，你用来为 SFT 或预训练执行前向和反向传播的所有工具，你需要它们在强化学习中也能高效运行。另一个有趣的事情是，现在你还需要推理组件。而且，在这个你不像关注用户那样关注延迟的机制中，推理组件也必须进行优化。你关注的是吞吐量。你关注的是尽可能大规模地获得尽可能多的 rollout（轨迹）。对于像 GRPO 这样的算法，情况甚至更有趣，因为你有一个提示，并且你正在为此提示生成许多、许多、许多补全。然后，最终你将针对该提示的所有这些补全进行反向传播。对于数学，开源社区的人们并不真正关心这个事实，因为在数学领域，大多数开源社区的人都在为解决这个数学任务而优化。极其微小的提示。因此，您可以简单地前后浏览所有序列，而无需担心您一直在重新计算提示。但是对于我们的情况，当您拥有代理时，我们有这些巨大的提示。因此，我们不能承受向后遍历所有共享相同提示的这些回滚。因此，您开始进行优化，即与推理服务器更多地重叠，例如，您可能已经从数据加载器中获得了提示，并且在推理服务器已经在处理回滚时，您开始从该提示中获取 KVs。回滚返回后，您已经拥有 KVs，因此您只需转发已返回的回滚即可。然后，当您进行反向传播时，您已经为您的提示准备好了 KVs，因此您可以重用这些 KVs，并且只对这些 KVs 进行一次反向传播。因此，您可以进行许多以前从未真正完成过的有趣的优化。目前，DeepMind 向「可信测试者」开放了 Gemini Robotics On-Device 的 SDK 和模型访问权限。如果你是做机器人开发、工业自动化，或智能系统研究的开发者，现在就可以申请试用。
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📸 高树成记者 马玉岭 摄
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📸 晋盛国记者 吴腾飞 摄
🔞 现在大家都赞美科学家，这是对的。但一定要同时多赞美企业家。科学家的研究成果要进入市场，是由企业家做选择的，是任正非们做选择的。没有任正非，哪有华为聚集在青浦的那三四万人？反过来说，顶级的企业家培育起来了，也会带动顶级的科学家集聚过来。《夫妻快乐宝典》完整版
