「多任务学习」共找到 6120 篇相关文章
Anthropic这两天真没闲着:上线网页版Claude Code,还让Claude搞科研
Anthropic推出Claude Code网页版,无需本地安装命令行工具,还提供Claude iOS应用预览版。其有并行处理多任务等亮点。此外,还发布Claude生命科学版,搭载Claude Sonnet 4.5模型,能助力科研。
24小时、78轮实验、持续迭代,AiScientist自己把最优解一步一步逼出来了
中国人民大学高瓴人工智能学院的AiScientist挑战让AI持续推进研究工程。它采用“thin control over thick state”设计,通过分层编排和File - as - Bus等方式,在多任务上表现出色,为AI科研工程补上关键底座。
微小目标漏检只是因为小?从数据到代码:一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题,提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差,在8个数据集达SOTA,还给出实战代码案例。
端侧跑大模型,现在也太简单了
作者Vicki Boykis分享本地运行AI模型体验,指出如今本地模型性能提升大,像GPT - OSS、Gemma 4系列表现出色。还介绍运行本地智能体流程的设置,虽有问题,但优势多,生态值得投资。
AI下半场的战场,从Agent记忆体正式打响
OpenClaw开源项目爆火,标志AI进入下半场走向真实应用。关键在于解决AI在现实中持续干活的问题,核心是Agent Memory。论文梳理该赛道,指出其是系统级记忆体结构框架,未来关键在memory策略可学习。
Routa 桌面版发布:内建 Harness 工程的 AI Coding 研发协作工作台
Routa桌面版发布,它是内建Harness工程的AI Coding研发协作工作台。围绕Routa构建Harness工程框架,Kanban成为任务协议,多Agent沿泳道接力协作,重新定义了‘done’,让AI Coding进入协作与交付问题域。
给 Agent Skills 装上眼睛:MMSkills 用多模态技能包教会智能体看状态、做决策
上海交通大学和小红书团队推出面向通用视觉 Agent 的多模态技能框架 MMSkills,将可复用技能扩展为多模态程序性知识,通过 branch loading 调用视觉证据,在 GUI 与游戏任务评测中表现出色。
春晚武BOT论文来了!王兴兴署名,同步开源其架构
宇树发布武BOT技术论文,王兴兴署名,同步开源OmniXtreme架构。该架构通过双阶段框架,打破学习和物理可执行性瓶颈,在高保真度与可扩展性间权衡,经测试在真实硬件上表现出色。
AI越训练,越会「满嘴跑火车」!普林伯克利重磅揭秘,RLHF竟是罪魁祸首?
普林斯顿和伯克利研究《Machine Bullshit》,定义并量化LLM胡扯行为,总结四大套路,提出胡扯指数。实验发现强化学习人类反馈训练后,AI胡扯倾向加重,多思考也会让其更会忽悠。
汤森路透发布AI Agent,专用于税务、审计等财务领域
全球著名商业服务平台汤森路透发布面向财务专业人士的AI Agent——CoCounsel,能自动执行复杂业务流程任务,支持人机协作。其开发耗时超1年,早期客户满意度高。后续还将推新应用并扩展功能。