「多任务学习」共找到 6122 篇相关文章
Flash-Searcher:Web Agent的并行革命
当下Web智能体用顺序执行链解决复杂任务存在执行和信息利用率低的问题。为此提出Flash - Searcher,以DAG并行执行机制为核心,提升执行吞吐与速度,在多基准上表现优,代码已开源。
视觉Token注入CLIP语义,走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP,将低级视觉Token与高级CLIP语义结合,支持端到端自回归训练,可接入LLM框架,降低计算与数据门槛,在多模态任务中表现优异,代码已开源。
腾讯发布超低成本AI训练法!120元效果秒杀70000元微调方案
腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO,无需调整参数,在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示,该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著,成本远低于传统方法。
零基础指南:从 Prompt 到上下文工程构建 AI Agent 【万字长】
作者结合培训经历,系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径,涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容,还介绍各环节方法、策略和实践案例。
GPT-5-Codex 一手实测
OpenAI推出新编程模型GPT - 5 Codex,Every团队实测显示其表现狂野。它能动态选思考时间,可在不同开发环境无缝切换,代码审查更优。但也存在对任务挑剔、环境设置麻烦等问题。
谷歌最新「0.27B」Gemma 3开源!身板小却猛如虎,开发者直呼救命稻草
大模型时代开发者算力焦虑严重,谷歌Gemma 3系列另辟蹊径。新成员Gemma 3 270M参数规模小但性能强,如在IFEval测试表现突出,有小体积强架构、省电等亮点,适用于多场景。
听了Andrej Karpathy最新2小时访谈,我对Agent彻底祛魅了
Andrej Karpathy在播客中表示,Agent发展还需十年,离像实习生工作还差很远,要解决诸多能力问题;他认为强化学习糟糕但其他方法更糟,还提出AI应削减背书式记忆、未来强大AI或仅十亿参数等观点。
斯坦福意外用AI生成超强CUDA内核,性能比人类专家优化得还要好!翻倍碾压原生PyTorch,华人主创
斯坦福团队意外发现AI生成的内核性能超人类专家优化的,在常见深度学习操作上能让性能提升近400%。其方法是生成自然语言优化思想再转化为代码,还使用多分支探索模式。
去往 Capital One 的俞栋,曾是 Hinton 的「救命恩人」
近日原腾讯AI Lab副主任俞栋加入Capital One。此前他和邓力曾在微软为Geoffrey Hinton雪中送炭,挽救深度学习研究。如今邓力、俞栋等技术大佬纷纷投身金融公司,或是因薪资、挑战和资源等因素。
腾讯与中科院联合提出R-4B,一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷,腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B,通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考,在多评测中达SoTA,省资源且效果好。