「长程任务能力」共找到 4566 篇相关文章
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布：扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述
多伦多大学、麻省理工学院等高校研究者合作完成长文综述，聚焦扩散模型在异常检测与生成领域的应用，梳理图像、视频等异常检测任务进展，提供分类体系，展望未来趋势。
端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环，模拟人类认知全过程
南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection，让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制，实验证明该框架能提升智能体能力。
把AI变成你的科研搭子，公益培训启动报名！
面对科研难题，AI科研加速营招募启动。由上海人工智能实验室等主办，公益开放。以真实科研任务为主线，用“书生·端砚”实践，课程覆盖多领域，学员可获多种权益。
Harness Engineering 实践：Fitness Function 如何成为 AI 交付的防腐层
文章探讨 Harness Engineering 实践中，Fitness Function 如何成为 AI 交付防腐层。指出在 AI Agent 参与开发时，判断任务完成是难题，介绍 Routa 项目构建 Fitness 架构及规则执行等实践。
Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
6K星 Qwen围绕Web AI，打造Agent Search新生态
自Manus带火深度研究代理后，新兴方向面临多模态代理推理能力不足等问题。千问2025年推出系列工具完成web智能搜索生态闭合，本文分享WebWatcher训练及解决问题的方法。
Sora 为什么输给 Codex？
本文探讨Sora输给Codex的原因。奥特曼称因Sora太吃compute，Codex优先级更高。Sora算力连续独占，成本难摊薄；Codex算力碎片可复用，能交错服务多任务，资源回报曲线更好。
80%代码由Claude合并，Anthropic内部人员点破Agent真相：「Close the Loop」
Anthropic团队研究产品经理Theo演讲指出，Claude已深入其工程流程，超80%代码由它合并。模型角色转变，能力提升，失败率下降。开发者应升级研发战术，如刷新评估基准、精简“脚手架”、闭环设计。
神秘模型「Pony Alpha」火了，被曝是GLM-5
OpenRouter上线神秘模型“Pony Alpha”，引发网友竞猜。该模型主打编码等，有高工具调用准确率。网友实测其前端能力惊艳。多项证据指向它可能是GLM - 5，春节档多家国产大模型将轮番上阵。
CTO 焦虑自白：为什么我们有了 AI 博士生，但员工却越干越累？| 直播预告
本次直播由值得买、飞猪与彩讯多位专家，从 CTO 视角实战复盘 AI 落地与工程化挑战，探讨 AI 提效 ROI 临界点、能力错配等问题，还会深度复盘模型落地困局，拆解‘人效陷阱’等。