「任务感知能力」共找到 4758 篇相关文章
Anthropic8张图，揭示Workflow & Agent的协作场景
文章借Anthropic的阐述，区分了Workflow与Agent概念。指出任务明确用Workflow，开放式问题用Agent，还介绍了构建blocks、workflows方法及Agent工作方式和实施原则。
氛围编程将死！谷歌总监警告：只会写Prompt的程序员，2026年将被淘汰
谷歌云AI总监Addy Osmani称AI编程进入下半场，氛围编程将被取代。AI能提升生产力，但无质量保证，人类专业判断才是关键。他还提出工作模式，强调开发者要结合AI提升能力。
让Agent真正“行动”起来，Agent Skill开发者大赛火热报名中！
人工智能下半场关键词是“行动”，Agent Skill成关键桥梁。Agent Skill开发者大赛今日启动，由AIGC开放社区与算泥社区联合主办，聚焦真实任务执行，设双赛道，官方提供支持，有丰厚奖励。
龙虾也能养龙虾！UCSD发布AIBuildAI智能体，MLE-Bench榜单第一
加州大学圣地亚哥分校团队推出AIBuildAI智能体，用户用自然语言描述任务，它就能自动完成AI模型开发。在OpenAI MLE - Bench测试中，其以63.1%获奖率居首，性能媲美人类专家。
11位顶尖数学家发了篇没结果的论文，陶哲轩推荐都关注一下
11位顶尖数学家发起First Proof实验，设计10道研究级数学问题，检验AI独立解决问题的能力。陶哲轩认为实验有趣，当前AI一次性提示难解题，截止期限前成果值得关注。
谷歌AI新里程碑：一个能「做研究」的系统诞生了，用LLM+树搜索编写专家级软件
谷歌提出能帮科研人员编写「专家级」科研软件的AI系统，融合大语言模型和树搜索，可整合重组知识构建新思路。在多领域超人类表现，但局限于可量化任务。
谷歌提出破局Self-Consistency计算瓶颈！LLM推理效率革命，推理加速不牺牲精度
Google Research等团队提出CISC，通过给推理路径赋予置信度权重，少量样本即可超越传统自洽性效果，平均减少40%计算成本，还提出WQD指标揭示模型自评估能力本质。
卡内基梅隆大学开源LegoGPT，用AI设计乐高模型
卡内基梅隆大学开源LegoGPT，可依文本提示生成物理乐高模型。它把乐高设计转为自回归文本生成任务，基于LLaMA - 3.2 - 1B - Instruct微调，应用场景广泛，如教育、玩具设计等。
Anthropic：上下文工程在AI Agents的正确打开方式！
在‘提示工程’后，‘上下文工程’成焦点。它是提示工程延伸，因信息过多模型会‘失焦’，上下文是稀缺资源。文章介绍高效上下文‘解剖学’、运行时检索策略、长周期任务应对方法等。
2026，机器人与AI智能体正在怎样进入艺术现场？
本文盘点2026年以来全球16组机器人与AI智能体艺术实践，展现机器从创作工具转向可自主感知协作的创作参与者，探讨人机创作的身份边界新变化。