「科学多任务学习」共找到 3303 篇相关文章
CVPR 2025 多模态大一统：斯坦福 x 复旦提出符号主义建模生成式任务
来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架，将符号化思维引入生成任务建模。实验证明，该框架在跨模态生成任务中表现出色，为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。
速递｜前字节Seed强化学习专家孙鹏加入星尘智能，将大模型后训练经验带到物理世界
9月2日消息，前字节跳动Seed团队强化学习专家孙鹏博士加入星尘智能，负责机器人强化学习方向。星尘智能有技术、资本和商业优势，孙鹏经验丰富，此次加入将助力其强化学习后训练发展。
撕开AlphaFold的神话：这根本不是AI做出了科学，只是吃了几十亿堆出的数据红利
Dwarkesh Patel与Michael Nielsen探讨科学进步识别问题。以迈克耳孙 - 莫雷实验为例，指出科学进步常先于验证闭环。还分析牛顿、达尔文等理论，质疑AlphaFold科学性，探讨AI做科学难点及外星文明技术树等。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。
Pokee.ai 朱哲清：用 RL 搭建智能体的「骨骼与神经」| AI 产品十人谈
《AI 产品十人谈》对话 Pokee.ai 朱哲清，探讨强化学习与 Agent。朱哲清是强化学习信徒，曾带领 Meta 团队突围。他认为单靠预测难完成复杂任务，强化学习是超人类智能的关键，介绍了 Pokee.ai 产品优势及对通用 Agent 的看法。
如何判断 AI 将优先自动化哪些任务？
思考AI优先自动化哪些任务，可从‘描述 - 执行鸿沟’视角出发。‘描述 - 执行鸿沟’大的任务是自动化沃土，反之自动化价值有限且创建训练数据难，它与‘判别器 - 生成器鸿沟’相似又不同。
苹果AI选Mamba：Agent任务比Transformer更好
苹果新研究指出，在长任务、多交互的Agent式任务中，基于SSM架构的Mamba在效率与泛化能力上超Transformer。虽Mamba有局限性，但引入外部工具后性能显著提升。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
The Batch: 891 | 用于科学发现的人工智能
Adji Bousso Dieng展望2026年，希望AI从‘提升效率的工具’变为‘推动科学发现的催化剂’。当前深度学习主导范式是‘插值’，难以应对数据分布‘尾部’，应转向能驾驭分布尾部的技术，把多样性作为核心目标。
RSS 2025｜从说明书学习复杂机器人操作任务：NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架，利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能，含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段，实验验证其在多场景的有效性。