「密集预测任务」共找到 2355 篇相关文章
拆解、对比与优化:LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式
文章探讨了大语言模型驱动的AI智能体的五种任务规划与执行模式,包括ReAct、Plan-and-Execute、静态Workflow、Workflow+局部智能、模块化的分层规划,分析其优缺点、适用场景,还给出优化方法。
刷榜多元时序预测,性能波动0%!打破CI/CD二元对立 | ICLR'26
在多元时间序列预测领域,长期存在通道依赖(CD)与通道独立(CI)路线之争。浙江财经大学团队提出CPiRi框架,结合时空解耦架构与置换不变正则化策略,解决范式矛盾,取得优异效果。
3.5k星星!用AI推演、预测未来,这个开源多体智能引擎做到了。
文章介绍开源多体智能引擎MiroFish,它是基于多智能体技术的AI预测引擎。用户提供种子文件、下达指令,它能构建数字沙盘,让AI智能体互动演化,可用于企业公关等场景,还给出推演流程。
CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”,10余项医学任务性能登顶
2025年9月17日,CAIR开源发布超声基座大模型EchoCare“聆音”。它基于超450万张影像数据集训练,在10余项医学任务测试中表现卓越。首创结构化对比自监督学习框架,为AI医疗应用提供创新路径。
预测太阳磁暴全球最强!首个空间天气链式AI预报模型亮相WAIC
在WAIC上,我国发布全球首个全链式空间天气AI预报模型“风宇”。它首创链式训练结构,整合孤立环节;基于天地一体化观测数据,在多区域短临预测表现卓越,误差低,已申请多项专利,还可用于航天器设计管理。
从“造工具”到“用仓库”:RepoMaster,驾驭GitHub解决复杂任务的智能体大师!
RepoMaster旨在让AI智能体解决复杂开发任务。它能利用深度搜索定位GitHub仓库,其核心框架分三步闭环解决智能体‘看不懂、用不来’难题。实验显示它性能超主流框架,效率高,设计科学。
119 页硬核报告丨AI 2030:算力、能源与科研的未来预测
Epoch AI 受 Google DeepMind 委托编写报告,探讨 AI 规模扩张至 2030 年在计算、投资等方面的影响,认为扩张很可能持续,还会加速多领域科学研发,虽预测有不确定性,但 AI 会成关键技术。
让GUI Agent不再「边做边忘」:快手、浙大提出MemGUI-Agent,攻克长程GUI任务
手机GUI Agent在长程任务中易遗忘关键信息,浙江大学APRIL实验室和快手主站技术部提出MemGUI - Agent,核心是ConAct,将上下文管理变为Agent动作,还开源MemGUI - 3K数据集,模型在评测基准取得佳绩。
Trae-Agent 刚刚开源,Windows-MCP 操作你的电脑,Chrome MCP 让AI自动化完成浏览器任务。
Trae - Agent 开源,可完成软件工程任务。Windows - MCP 能让 AI 操作 Windows 系统,Chrome MCP Server 使 Chrome 成 AI 助理。还介绍了 Gemini Cli、Claude 等工具及特点。
西湖大学修宇亮:数字人重建,慢慢都会变成基础模型的微调任务 | GAIR 2025
12月13日,西湖大学修宇亮在GAIR 2025分享数字人重建进展。其团队成果UP2You将建模时间从4小时缩至1.5分钟;ETCH获更准确内部人体结构;Human3R可实时动态重建人物场景。他认为未来数字人重建将成基础模型微调任务。