「多任务学习」共找到 6121 篇相关文章
马斯克的 Grok Bot 正在吞掉电脑,买 Mac mini 的事可以先缓缓
重度使用 Codex 大半年,电脑不堪重负,Agent 任务增多让本地电脑成瓶颈。Grok Bot 将 Agent 工作搬到云端,配云电脑,解决本地硬件难题,还为 Bot 分配独立屏幕,实现人机电脑分工。
22.4K Star!这个开源 AI 工具给 Agent 装上「项目经理大脑」!
GitHub上项目Beads登上Trending榜单,它是为AI编程助手设计的分布式任务追踪系统,底层基于Dolt数据库,解决多AI协作痛点,有版本控制、AI优化等亮点,还提供多种安装方式。
均值至上假繁荣!北大新作专挑难题,逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具,主流方法陷入「均值优化陷阱」,推理能力停滞。北大团队提出RiskPO,将风险规避理念融入优化目标,用MVaR+捆绑策略双管齐下,三大任务表现优异。
AI学会梦里干活!Claude发布3大进化,Dario:单人公司10亿美金爆发
在 Code with Claude 大会上,Anthropic 为 Claude Managed Agents 上线三项功能。‘做梦’解决记忆退化,成果评估自动检查工作,多 Agent 协作让复杂任务分工处理。Dario 称 AI 时代单人公司或达 10 亿美金营收。
告别死记硬背!SkillRL自动提炼Skills持续进化
大型语言模型智能体常孤立运行,难从经验学习。SKILLRL受人类技能启发,提出有效经验迁移需抽象。它通过经验驱动的技能蒸馏、分层技能库和递归技能进化机制,在多实验中表现出色。
无需人工标注!AI自生成训练数据,靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架,模仿人类推理心理学原理,将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示,该方法提升模型在多任务上的性能,且有跨领域可扩展性。
CVPR 2026 | 谷歌DeepMind重磅开源多模态TIPSv2:实现Patch-Text对齐的最优表现
谷歌DeepMind推出多模态TIPSv2,解决图像块与文本嵌入对齐难题。它有三大核心技术创新,在9项任务和20个数据集表现出色,特征图优势显著,且配套生态完善,为AGI预训练指明方向。
灵巧手能帮女友拧瓶盖了!同济清华上海交大等新成果 | CoRL 2025
来自多高校研究团队提出KineDex框架,以真·手把手指导方式让人类动作传至灵巧手,同步采集高保真触觉信息,使星动纪元灵巧手星动XHAND 1解锁复杂精细操作,论文已被CoRL 2025接收。
字节 AI 卷出新高度:豆包试水“上下文定价”,Trae 覆盖内部80%工程师,战略瞄定三主线
近日字节分享 AI 技术发展三主线,6 月 11 日火山引擎有系列发布更新。豆包 1.6 实行上下文定价,成本降低;超 80% 字节工程师用 Trae;视频生成模型 Seedance 1.0 Pro 具性价比;智能体带动强化学习算力攀升。
博士学位答辩PPT分享 | Scalable Operation-aware Aerodynamic Design
杨奥博博士毕业于香港科大,长期研究多学科优化方法在飞行器等设计中的应用。其博士论文提出可扩展的、基于任务感知的气动设计框架,贯通关键环节,形成一体化方法体系,有多项创新成果。