「终端执行任务」共找到 2399 篇相关文章
SIGGRAPH Asia 2025 | OmniPart框架，让3D内容创作像拼搭积木一样简单
香港大学等机构研究者推出OmniPart框架，解决3D内容创作难题，已被SIGGRAPH Asia 2025接收。它将生成任务解耦为两阶段，保证部件独立又能完美组合，质量和效率超现有方法，应用潜力大。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈！KV缓存暴降90%，速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示，它降低KV缓存、加速TTFT，在多任务表现佳，为大模型与知识库结合提供新范式。
3D-R1：让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1，它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型，解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题，在多任务测试领先，有广阔应用前景。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
大模型首次打破围棋思维「黑盒」，打通科学发现新路径！上海AI Lab发布新一代InternThinker
上海AI Lab发布新一代书生·思客（InternThinker），它是我国首个具围棋专业水平且能展示透明思维链的大模型。其得益于InternBootcamp训练环境，还在多任务混合训练中现‘涌现时刻’，背后有通专融合底层技术突破。
字节Seed团队发布Seed1.5-VL，用仅20B活跃参数在60个主流测试中狂揽38项第一！
字节Seed团队发布Seed1.5-VL，仅200亿活跃参数就在60个主流测试中获38项第一。介绍其架构、预训练、后训练等情况，评估表现出色，虽处理复杂场景有局限，但仍在多模态任务取得显著进展。
AI首次拿下IMO官方满分金牌，背后藏着一套自我纠错机制
在第67届国际数学奥林匹克（IMO 2026）上，小红书的「dots-note-3.0」成为首个获官方满分金牌的AI模型。它解题时自我检查修正，有自主探索能力。之后模型要应对生活中长周期、多变任务的挑战。
蛰伏一年，周衔团队带来首个具身基础模型，烹饪做实验弹琴，效果炸场
Genesis AI公布首个机器人基础模型GENE - 26.5，能完成烹饪、解魔方等复杂任务。该模型是全栈系统，以仿真加速迭代，用自研手套采集数据，还重写控制栈。公司后续计划发布全身机器人。
港大×复旦×上交：视触觉融合+闭环纠错，让机器人双臂协作不再「盲操」
港大联合复旦、上交大提出TAMEn，在UMI框架上全方位升级，构建视触感知融合等数据闭环，打通数据采集到再训练链路。其三层闭环让机器人学得更快准高效，在双臂协作任务中提升成功率。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。