「复杂任务控制」共找到 2887 篇相关文章
绝对零监督Absolute Zero：类AlphaZero自博弈赋能大模型推理，全新零数据训练范式问世
清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero，使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR，在代码生成与数学推理基准任务表现出色，缓解了大模型对人工数据依赖难题。
零样本 Sim-to-Real ！实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题，提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案，结合触觉反馈和关节力矩感知，在纯仿真环境训练策略，可零样本部署在真实五指灵巧手。
UIUC清华微软联合提出PlugMem：当Agent记忆告别「经历」，开始存储「经验」
随着大语言模型Agent长期运行，‘记忆该如何设计’成核心问题。UIUC、清华、微软联合提出PlugMem，将记忆拆分为三类，以知识为单位存储，在三类任务中验证其有效性，为Agent长期记忆设计提供新思路。
社区供稿丨Reachy Mini 亮相 CES 黄仁勋主题演讲：一场开源共创的科技旅程
CES 2026 的 NVIDIA 主题演讲中，黄仁勋带来开源桌面机器人 Reachy Mini，展示了将模型与物理世界连接打造智能伙伴。它运行在本地，依托 DGX Spark 算力，能完成多种任务，其开发是开源硬件与敏捷制造的胜利。
刚刚，Fable 5全球复活！限时7天，额度砍半
Anthropic官宣Fable 5回归，7月1日至7日限时开放，顶配套餐周使用额度砍半。虽更新安全防护，多数编码任务不受影响，但新防护有误伤，且Token消耗快，还拒绝部分正常提问。其自动化率显著提升。
当我把 AI 变成一个"算法"：Skill 工程化设计的心路历程
作者分享将 Agent 工程化设计的历程。指出 LLM 做 Agent 有痛点，引入 CLI 接管确定性任务和上下文管理，还设计了 Workflow 串联工具，实现自动扩展和无缝互转，最后做 workflow - creator 形成自洽闭环。
自动驾驶优化：从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构，阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术，如何将原始传感器数据转化为安全控制指令，还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。
Claude Cowork 推出新功能 Dispatch：Claude 从此开启「异地办公」
Anthropic为Claude Cowork推出新功能Dispatch，能让用户用手机给电脑上的Claude派任务。它代码本地运行，保障数据安全，还支持持久对话。目前已对Max订阅用户上线，不过存在多设备支持等问题。
AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论：TPDD 与高层测试闭环
文章指出大模型加速软件开发范式演进，AI 深度介入开发带来新生产路径，但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论，通过提前定义测试点与边界条件，平衡能力利用与风险控制，确保系统可控、安全、可持续。
美团面试题：如何设计多轮对话智能客服Agent。评论区吵翻了，但答案可能就一句话。
文章围绕美团面试题，探讨如何设计多轮对话智能客服Agent。指出AI Agent核心是Context Engineering，介绍业内架构，强调给AI不同容忍度、分步骤处理复杂问题，还提及解决体验问题，认为产品要知边界。