表演卷轴。 Instagram、TikTok 和 Facebook 帐户。用于查询的单独联系电子邮件。演员网站的所有主要内容。但这些都属于人工智能“演员”蒂莉·诺伍德。这一创作代表了一种新的人工智能趋势，即人工智能“艺术家”，他们奇怪地代表了真实的人类（根据他们的创造者的说法，这是[...]
Over-Searching in Search-Augmented Large Language Models
搜索增强型大语言模型（LLM）通过集成外部检索，擅长知识密集型任务。然而，它们经常过度搜索——不必要地调用搜索工具，即使它不能提高响应质量，这会导致计算效率低下，并因合并不相关的上下文而产生幻觉。在这项工作中，我们对跨多个维度的过度搜索进行了系统评估，包括查询类型、模型类别、检索条件和多轮对话。我们的发现表明：(i) 搜索通常可以提高……的答案准确性
DeepMMSearch-R1: Empowering Multimodal LLMs in Multimodal Web Search
现实应用中的多模态大型语言模型 (MLLM) 需要访问外部知识源，并且必须保持对动态且不断变化的现实世界信息的响应，以便解决信息查找和知识密集型用户查询。现有的方法，例如检索增强生成 (RAG) 方法、搜索代理和配备搜索的 MLLM，通常会遇到僵化的管道、过多的搜索调用和构造不良的搜索查询，从而导致效率低下和结果不佳。为了解决这些限制，我们提出......
Terrorist Watchlist: FBI Should Improve Outreach Efforts to Nonfederal Users
GAO 发现的内容非联邦执法人员查询在例行警察互动（例如交通拦截）中遇到了列入恐怖分子观察名单的个人。在遇到列入潜在恐怖分子观察名单的个人后，非联邦执法人员会通过国家犯罪信息中心 (NCIC) 收到指示，联系联邦调查局 (FBI) 威胁筛查中心，以确定此人与恐怖分子观察名单是否匹配。GAO 发现，GAO 在四个州采访的执法实体中几乎一半（26 个实体中的 12 个，包括警察和治安部门）报告说，官员没有始终如一地报告与潜在恐怖分子的遭遇在有必要的情况下将个人列入观察名单。寻求信息以了解非联邦执法实体持续报告恐怖分子观察名单遭遇情况的程度可以提高观察名单记录的准确性。 应对恐怖分子观察名单遭遇时的
Data Centers Aren’t Drinking America Dry
如果事实重要的话，人工智能水恐慌应该消失。社交媒体上不断声称每次 ChatGPT 查询都会消耗一瓶水，这已将数据中心变成了环境恶棍，活动人士对城镇发出警告……“数据中心没有把美国喝干”的帖子首先出现在美国企业研究所 (AEI) 上。
AI chatbots miss urgent issues in queries about women's health
在医疗专业人员创建的测试中，ChatGPT 和 Gemini 等人工智能模型未能对 60% 与女性健康相关的查询提供充分的建议
11 Data Points and Discoveries That Stuck With Us in 2025
查看去年我们最喜欢的一些图表、文档、查询和计算。
英国国防部已确认，挑战者 3 主战坦克的制造不会按照严格的时间表开始，而是仅在性能试验顺利完成后才继续进行，这表明了将新汽车投入使用的额外威胁规避策略。国防部长卢克·波拉德表示，该系统“目前正在进行工艺演示部分试验，以显示坦克的效率”，一旦效率得到验证，“相对于特定的最后期限”，制造就会开始。这与许多主要文章中看到的并发策略形成鲜明对比。英国问题后的挑战者 3 坦克计划面临新的延误：国防部门的关键查询能力首先出现在《特种部队新闻》上。
Discovering LATAM's Upgraded Cabin Products On The Boeing 787-8 (EZE-SCL)
欢迎阅读我的拉丁美洲升级客舱旅行报告！这是我的行程，CC-BBH 简介最初我想通过荷航预订这条航线，因为我想尝试一下该航空公司的波音 787-9 梦想客机，该机型不运营飞往新加坡的航班。阿姆斯特丹至新加坡的航线根据季节由波音 777-200 或 -300 运营。后来我向荷航查询了这条航线，该航空公司更新了冬季时刻表，而波音 777-200ER 在此期间将在这条航线上运营，因此我决定寻找其他人，而 LATAM 出现在我的脑海中，因为它运营着升级了客舱产品的波音 787-8，我知道我必须尝试一下。我以前乘坐这家航空公司的航班是商务舱，但我不想为这次短途航班支付更多费用，所以我选择了 LATAM +
First Obligation Project 💥 Special Forces, Language College, & Snowboarding ❄️
我的第一个责任任务是一个巨大的任务！ 💣我被派往前方部署的营，准备行动。 🌍 然而，在我们进入这个行业之前，我在语言学院经历了一次改变人生的经历。 😳我遇到了一个人，后来他在伊拉克不幸迷失了方向🇮🇶。此外，是否有人问过您是否比在部队之前就曾滑雪过？ 🎿 这是一个关于该查询如何为我修改一切的疯狂故事。 #MilitaryLife #SpecialForces #DutyAssignment #LanguageSchool #Snowboarding #VeteranStories Supply后第一义务项目💥特种部队、语言学院和滑雪板❄️首先出现在特种部队新闻上。
ToxIR：用于高精度毒素转录组分析的准确 RNA-seq 管道，已在 odontobuthus doriae 毒腺中得到验证。由于组装错误、亚型多样性和注释偏差，复杂组织的转录组分析仍然具有挑战性，需要优化计算管道。蝎毒是生物活性肽的宝库，具有巨大的生物医学潜力，但其复杂性使转录组分析变得复杂。我们推出了 ToxIR（毒素识别和识别），这是一种针对精确毒素转录组分析而优化的 RNA-seq 管道，并在 Odontobuthus doriae 毒腺中得到验证。 ToxIR 结合了深度测序、基于 rnaSPAdes 的从头组装和定制注释策略，甚至可以检测低丰度毒素并高精度解析同种型。它结合了严格
BED-LLM: Intelligent Information Gathering with LLMs and Bayesian Experimental Design
我们提出了一种通用方法，用于提高大型语言模型 (LLM) 使用顺序贝叶斯实验设计 (BED) 框架智能、自适应地从用户或其他外部源收集信息的能力。这使得法学硕士能够充当有效的多轮会话代理并与外部环境进行交互。我们的方法称为 BED-LLM（大型语言模型的贝叶斯实验设计），基于迭代选择问题或查询，最大化关于任务的预期信息增益 (EIG)
IndiGo, SpiceJet flights from Srinagar cancelled due to dense fog
机场指出：“建议乘客向相应航空公司查询航班状态，以了解最新更新和替代安排。”
Texas Universities Deploy AI Tools to Review How Courses Discuss Race and Gender
德克萨斯农工大学系统的一名高级官员今年秋天测试了一种新的人工智能工具，要求其了解其一所地区大学中有多少课程讨论女权主义。每次她以稍微不同的方式询问时，都会得到不同的号码。 “该工具正在从我之前的查询中学习，”德克萨斯 A&M [...]
AgREE: Agentic Reasoning for Knowledge Graph Completion on Emerging Entities
开放领域知识图谱补全（KGC）在不断变化的世界中面临着重大挑战，特别是考虑到每日新闻中不断出现新实体时。现有的 KGC 方法主要依赖于预训练语言模型的参数知识、预构建的查询或单步检索，通常需要大量的监督和训练数据。即便如此，他们通常无法捕获有关不受欢迎和/或新兴实体的全面且最新的信息。为此，我们介绍了新兴实体的代理推理（AgREE），这是一本小说……
IndiGo issues travel advisory amid low visibility as dense fog blankets Delhi
航空公司进一步呼吁旅客保持警惕，定期通过官方渠道查询航班状态
