「跨任务自适应」共找到 2309 篇相关文章
OpenClaw大考!上海AI Lab InternLM团队WildClawBench 60题,把「龙虾」AI打回原形
上海人工智能实验室InternLM团队推出WildClawBench,含60道高难度任务,在真实OpenClaw环境端到端评测AI Agent。评测涵盖多类别任务,已测14个模型,国产模型表现亮眼,项目开源可复现。
分布式事务:共识之外,分布式系统状态管理的另一大基石
文章深入探讨分布式系统中“共识”与“事务”的区别与协同,介绍分布式事务的应用场景、实现范式、隔离级别,还阐述 MVCC 机制及其在并发控制、版本存储等方面的应用,最后调研业界数据库产品的事务实现。
谷歌Nano Banana全网刷屏,起底背后团队
谷歌开发者节目展示了Gemini 2.5 Flash Image模型,它能快速生成高质量图像、保持场景一致。文中起底背后团队成员,还介绍模型技术亮点、与Imagen对比及未来能力展望。
从输入指令到代码落地:Cline AI 源码浅析
文章从源码角度剖析 Cline AI 将自然语言指令转化为编程任务的过程,包括启动调试、前端输入、主进程处理、任务初始化、构建提示、模型请求等环节,指出核心是 prompt 组装和 tools 调用。
杨立昆亲自指导开源世界大模型,为AI Agent打造超级大脑
今天凌晨,Meta开源世界大模型V - JEPA 2,它用超大规模数据集训练,能让AI Agent理解物理世界。图灵奖得主杨立昆参与开发并推荐。模型经多方面改进,还拓展用于机器人规划和视频问答,效果良好。
图像编辑模型不止生成:BIGAI&上交大提出EAR范式,系统测试其视觉规划能力
上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式,构建AMAZE基准,分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱,扩散式模型更适合视觉规划,CoT效果不稳定等。
OpenClaw的风刮到了多模态生成,6B小模型超越Nano Banana 2!
现在多模态生成模型在复杂指令和下游任务表现不佳。上海人工智能实验室等团队提出GEMS,将OpenClaw成功应用于多模态生成领域,激发小模型潜力,让6B小模型部分任务超越Nano Banana 2。
视觉强≠能干活!清北普林斯顿等开源WorldArena,世界模型评测被颠覆
2026 年 2 月 13 日,清华、北大等顶尖机构联合推出的 WorldArena 面向全球开源。这是首个‘功能 + 视觉’统一评测体系,撕开了‘美丽视频’伪装,让评测从‘审美导向’走向‘功能导向’。
模型合体!上交&上海AI Lab&华师提出LED-Merging,拒绝「能力」与「安全」二选一
上海人工智能实验室等团队提出LED - Merging解决模型融合“安全 - 效用冲突”问题。该方法无需训练,像“神经元手术刀”,不牺牲专业能力还提升安全性,论文已被ACL 2025 Main Conference接收。
多模态推理新范式!DiffThinker:用扩散模型「画」出推理和答案
上海人工智能实验室等团队提出全新生成式多模态推理范式,发布模型 DiffThinker。它打破传统定式,以图像到图像生成任务重构推理过程,在多项复杂任务中表现优于顶尖闭源模型,有四大核心特性。