「多任务训练」共找到 6583 篇相关文章
重磅发布 |多智能体协同驱动,新一代流体力学工业软件平台正式亮相!
2025年11月29日,第四届智能流体力学产业联合体大会上,西北工业大学等联合发布“多智能体协同驱动的新一代流体力学工业软件平台”,解决流体设计仿真瓶颈,含完整体系,有多项关键技术及典型应用场景。
OpenAI解散「灾难风险应急」团队!GPU大神Scott Gray也跑路了
OpenAI解散「Preparedness」团队,该团队负责评估自家AI灾难级社会风险。官方称安全工作已融入开发流程。此前多个安全团队也已解散,多名安全高管离职,引发员工不安。
现在模型这么强还需要专业提示词吗?
文章探讨是否还需专业提示词,指出简单任务无需复杂提示词,但复杂任务时,它能像‘数学公式’拆解需求,还能充当‘工作流经理’。用好提示词能让AI成生产力工具。
10个小模型并联跑赢GPT-4.1!无额外训练,方法仅4步
上海人工智能实验室等机构提出Avengers框架,无需额外训练,通过四步集结小模型优势。实验表明,其在15个数据集上平均得分超GPT - 4.1,还探究了框架有效的要素,对AI研究和开源社区意义重大。
训练世界模型,开始从人类的肌肉和脑子里偷师了
具身智能数据竞争进入新阶段,第一视角视频虽缓解数据量问题,但未记录人行动的原因及大脑身体实时修正。FaceMind提出Ego - NeuroLoop数据范式,配套NeuroMatrix和NeuroBooster,将训练数据从“行为库”推向“闭环库”。
如何为 GPU 提供充足存储:AI 训练中的存储性能与扩展性
文章分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果,探讨不同存储系统在 AI 训练中表现。在满足 GPU 利用率阈值下,能支撑更多 GPU 的存储系统扩展性与稳定性更强,还需关注资源利用率。以太网存储方案灵活且成本效益高。
告别「利用率崩溃」:GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法,在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中,缓解了策略滞后痛点,改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。
开源AI真人级互动老师,多Agent+可视化画布,函数/思维导图实时作图!
本文介绍开源项目ChatTutor,它是可视化互动式AI老师,能边说边画。有数学画布、思维导图等功能,未来将支持代码、物理等画布,可用于解题、备课等,已上线chattutor.app。
社区供稿 | VibeVoice实现90分钟、多角色播客生成,拓展语音合成新边界
微软亚洲研究院提出全新语音生成模型 VibeVoice,采用 next - token diffusion 机制,能将文字脚本转为最长 90 分钟、最多 4 人对话的高质量播客音频,在多方面有显著优势,未来潜力大。
AI如何看懂足球?上海交大团队打造Multi-Agent系统,全面解析“美丽足球”!
现有足球AI研究存在不足,上海交大团队打造Multi - Agent系统。他们构建SoccerWiki知识库、SoccerBench评测基准和SoccerAgent多智能体系统,该系统多工具协作,实验中碾压GPT - 4,数据和代码将开源。