「非编码任务」共找到 2799 篇相关文章
IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式，NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。
清华团队开源发布首个结构化数据通用大模型
2025年8月29日，清华崔鹏教授团队联合稳准智能开源“极数”（Limi X）结构化数据通用大模型。它融合结构因果推断与预训练技术，适配多任务，性能超最优专用模型，已落地多个工业场景。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率，对比四种主流量化方法，重点实验PTQ和Output QAT，还测试非对称量化，给出实验结果与结论。
谷歌又来砸饭碗！免费AI Agent发布，程序员狂喜
谷歌发布免费开源的AI Agent——Gemini CLI，可在电脑终端运行。免费额度高，用个人谷歌账号登录就能用Gemini 2.5 Pro，还有大上下文窗口和高请求额度。它能力不止编码，功能强大且易上手。
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。
换个地面/身体，机器人策略就失灵？让扩散策略读懂「动力学」| ICML'26
扩散策略成机器人控制热门路线，但真实世界动力学多变，策略易失灵。UC Berkeley等联合提出DADP，训练统一策略，在零样本跨域控制任务表现强，尤其在OOD场景优势明显，还给出工程补充结果。
Agnes AI 实测：AI 编程真正的瓶颈，99%的人想错了
本文实测Agnes AI，指出AI编程瓶颈在于缓存命中率，而非模型智商。介绍其产品线、评测成绩与价格优势，还分享客户端体验，包括亮点、回滚事故及日志结论，最后点明智能免费后验证更稀缺。
刚刚，黄仁勋公开批评了所有因为AI而裁员的 CEO:缺乏想象力
黄仁勋在GTC2026小采访中批评因AI裁员的CEO缺乏想象力。他认为AI放大人的能力，非替代工人，AI公司营收增长快，NVIDIA订单多还招人，他还提到新产品OpenClaw。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻？字节世界模型新作，仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”，无需依赖语言模型，仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务，成功率远超主流模型，代码与模型已开源。
Anthropic失业报告炸场！22-25岁年轻人被斩杀，AI淘汰75％编程
Anthropic报告显示，程序员75%任务已被AI覆盖，客服、数据录入等岗位紧随其后。虽目前未造成明显失业潮，但22 - 25岁年轻人入职率降14%。报告预警AI对就业影响是十年‘温水煮青蛙’。