「复合长程任务」共找到 2004 篇相关文章
强化学习+MCP=王炸？开源框架教AI在MCP中玩转工具解决任务，实测效果超越GPT！
科技公司OpenPipe提出全新开源强化学习框架MCP·RL，只需一个MCP Server地址，agent就能自动发现工具、生成任务，在闭环反馈中摸索出最优调用策略，实测在2/3的benchmark上达或超SOTA性能。
统一视觉多模态与多任务！快手可灵与港科大团队发布视频生成模型，加速真实世界理解
港科大、港中文、清华和快手可灵团队提出全新视觉框架UnityVideo，统一训练多种视觉模态，让模型更懂物理规律，视频生成更真实可控，还实现零样本泛化，在多任务表现优异。
GPT-4o-Image仅完成28.9%任务！上海AI实验室等发布图像编辑新基准，360道人类专家严选难题
上海人工智能实验室等团队针对图像编辑AI提出问题，推出RISE任务及配套评测基准RISEBench。测试九个视觉编辑模型，结果显示当前模型完成复杂指令能力欠缺，闭源与开源差距大。
全球最强编码模型 Claude 4 震撼发布：自主编码7小时、给出一句指令30秒内搞定任务，丝滑无Bug
Anthropic 首届开发者大会发布 Claude 4 系列，含 Opus 4 和 Sonnet 4 两型号，编码、推理能力强。Opus 4 处理长任务出色，是最佳编码模型；Sonnet 4 经济高效，被 GitHub 等采用。Claude Code 工具也正式发布。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
GPT-5编程测评大反转！表面不及格，实际63.1%的任务没交卷，全算上成绩比Claude高一倍
Scale AI的新软件工程基准SWE - BENCH PRO测试中，‘御三家’表面解决率低。深入看，GPT - 5已提交任务准确率比Claude高一倍。该基准新题多、更复杂，能真实考验模型能力，当前模型解决商业问题能力有限。
突破具身智能任务规划边界，刷新具身大脑多榜单SOTA，中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈，中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain，构建全流程创新框架，在架构、数据训练、评估体系等方面有突破，还将开源成果推动生态发展。
在「想象」中练就真机能力：RISE，让VLA强化学习告别真机试错
香港大学李弘扬老师团队提出 RISE 框架，通过组合式世界模型让机器人在虚拟空间强化学习，解决传统 VLA 模型落地难题，在长程任务中性能提升显著，重新定义智能体理解世界的方式。
重生之我在AI时代当老板：让一群Agent互相PUA
MiniMax推出新Agent Mavis，可组建团队完成任务。其Agent Team分工明确，能解决单Agent在长程任务中的痛点，还将开源。此外，TokenPlan和Agent Plan合并，性价比提升。
有人把 Opus 4.6 换掉了，成本省了 97%
智谱开源 GLM - 5.1，数小时获两百万 + 阅读，海外反应更热烈。它在多个编码基准测试成绩优异，如 SWE - Bench Pro 全球第一。还能完成长程任务，有开发者已用其替换 Opus 4.6 节省成本，但速度问题待解决。