「终端执行任务」共找到 2400 篇相关文章
AI 编码 3.0：人机协作，正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
Cyber天花板被打穿！AISI实测Mythos能力正以4.5月翻倍速冲向ASI
英国AI安全研究所（AISI）实测Anthropic的Mythos和OpenAI的GPT - 5.5，发现其网络攻防能力4.5个月就能翻倍，加速冲向ASI。Mythos在模拟企业内网32步渗透任务中表现出色，瓶颈在于Token而非智力。
中科大 × 华为联合突破！SparseRM：1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案，基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数，在多任务中性能优，还能融入下游对齐流程，为LLM高效对齐提供新可能。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
牛！小米开源「音频语言模型」，超1亿小时预训练时间，音频理解和输出能力是真顶！
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio，有超1亿小时预训练时间。它能理解音频，70亿参数模型在多基准测试达SOTA，音频理解超Gemini - 2.5 - Flash，复杂推理优于GPT - 4o - Audio，还支持多模态任务。
多智能体在「燃烧」Token！Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
阿里千问落地谷歌UCP+A2UI，中国率先进入AI办事时代
谷歌联合零售巨头发布UCP和A2UI协议，试图定义智能体商务全球标准。而阿里千问App上线千问任务助理1.0，打通淘宝、支付宝等核心业务，接入多项生活与政务服务，快速落地应用，让中国进入AI办事时代。
MagicOS已成世界「第三极」，荣耀拿下AI大战叙事权
全球智能手机进入AI决战期，苹果、谷歌、三星等厂商各有局限。荣耀推出MagicOS 10及YOYO智能体，其具备自进化能力，背后有魔法大模型3.0矩阵支撑。荣耀在技术、生态、市场等方面全链路突破，有望执掌全球AI终端话语权。