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阿里多模态检索智能体，自带o1式思考过程！复杂问题逐步拆解，动态调整下一步检索策略

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阿里通义实验室推出OmniSearch多模态检索智能体，通过动态规划提高检索效率和生成内容准确性。OmniSearch能根据问题情境动态调整检索策略，显著优于传统方法，尤其在需要多步推理、多模态知识和快速变化答案的问题上表现优异。

NeurIPS 2024最佳论文揭晓！北大字节VAR获最佳论文，清华厦大研究获提名

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NeurIPS 2024最佳论文出炉，3篇华人一作。其中，《Visual Autoregressive Modeling》提出了一种新的图像生成框架，能显著超越现有的自回归模型和扩散模型；《Stochastic Taylor Derivative Estimator》展示了高效算法优化神经网络损失函数，并提供了内存减少和速度提升；《Not All Tokens Are What You Need for Pretraining》引入了选择性语言建模方法提升了预训练性能；《Guiding a Diffusion Model with a Bad Version of Itself》提出自引导方法提高图像生成质量。