「复杂任务控制」共找到 2887 篇相关文章
海外华人15人团队打造，统一理解与生成的图像模型，超越Nano banana登顶图像编辑
海外AI初创公司Luma发布图像生成模型Uni-1，将「理解」与「生成」统一，在多任务测试中表现优于GPT Image 1.5和Google Nano Banana Pro。它采用独特架构，提升理解能力，由华人团队打造。
全球首个自主科研Agent挑战赛！零人工干预冲击CNS成果SOTA，科研变天？
3月1日，由上智院和复旦大学主办的‘AI4S智能体CNS挑战赛’启动报名。赛事聚焦自主科研智能体，设四项挑战任务，要求零人工干预，超越CNS成果SOTA。评审阵容强大，旨在推动科研范式变革。
不训练，解锁Agentic智能！微软：只需给LLM一台电脑
人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式，把大模型放进“虚拟机”，让其在6大任务上成绩全线暴涨，零额外训练解锁“通用代理智能”，还介绍了相关实验、优化及效率情况。
以前写文排版60分钟，现在 Claude Code 3分钟
作者分享AI写作系统，用AI梳理复杂逻辑生成配图，进行个性化排版、一键出稿。介绍必需工具如Obsidian、PicGo、Claude Code等，还提供具体配置教程、进阶玩法，如规范写作、生成逻辑图、定制风格。
Anthropic官方解密：3招上下文优化，破解Agent性能暴跌
本文是Anthropic官方文章翻译，从提示词工程拓展到上下文工程，阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成，还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。
OpenAI 3万亿美元测试，AI首战44个行业人类专家！
OpenAI推出GDPval评估体系，通过真实工作任务审视大模型潜力，揭示AI从实验室走向3万亿经济战场的可能。早期测试显示，Claude Opus 4.1表现最佳，GPT系列进步快，模型在部分任务逼近人类专家水平。
IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式，NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。
追平GPT-4o，数学基测96.3%高分，Hermes4 来了
Nous Research推出新一代大模型Hermes 4系列，其有混合推理和长度控制机制，还能用DataForge“造”数据，经Atropos质检。它在数学等领域表现佳，追平GPT - 4o，是开源AI对巨头的挑战。
清华团队开源发布首个结构化数据通用大模型
2025年8月29日，清华崔鹏教授团队联合稳准智能开源“极数”（Limi X）结构化数据通用大模型。它融合结构因果推断与预训练技术，适配多任务，性能超最优专用模型，已落地多个工业场景。
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。