「复杂任务处理」共找到 3124 篇相关文章
股价暴涨32%!GLM-5登顶全球开源第一,25分钟一镜到底搓出完整系统
2026年初,智谱GLM - 5上线,它是全球首个在系统级工程能力上与硅谷巨头正面竞争的开源模型,发布后智谱股价暴涨32%。它能力惊艳,能完成复杂项目,成本可控,还适配国产算力。
VGGT4D:无需训练,挖掘3D基础模型潜力,实现4D动态场景重建
香港科技大学(广州)与地平线研究团队提出 VGGT4D,无需训练,通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索,在动态物体分割等任务表现优异,为 4D 重建提供新思路。
GRPO训练不再「自嗨」!快手可灵 x 中山大学推出「GRPO卫兵」,显著缓解视觉生成过优化
GRPO在视觉生成流模型后训练阶段有显著提升,但clip机制存在系统性偏差,易使模型陷入过度优化。中山大学、快手可灵等团队提出GRPO - Guard,能降低过度优化风险,在多种任务中表现良好。
微调已死?Agentic上下文工程登场,无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术,让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册,引入三种协作角色与三项创新,实验显示其在两类任务上表现优异,成本和延迟显著下降。
GPU为什么能取代CPU,成为计算领域无可争议的核心?
文章介绍GPU取代CPU成计算领域核心的原因。对比二者架构差异,指出人工智能、大数据和HPC等领域需并行处理,GPU正擅长此。软件支持也推动其普及,未来还会在更多领域发挥作用。
博士答辩PPT分享 | 高雷诺数湍流场数据同化与湍流模型机器学习研究
西北工业大学孙旭翔博士的论文聚焦航空航天湍流模拟难题,结合数据驱动与同化方法,构建全流程框架,提出数据同化与模型修正方法,设计集成框架,实现高雷诺数复杂流动精确高效模拟。
港科大&北京人形提出LOVON:足式机器人开放世界全域目标追踪新范式!
港科大广州联合北京人形创新中心推出LOVON框架,融合大语言模型、开放词汇视觉检测和语言 - 运动映射模型,解决足式机器人开放世界全域目标追踪难题,有抗干扰视觉处理等优势,性能超传统方法。
告别Transformer!北大、北邮、华为开源纯卷积DiC:3x3卷积实现SOTA性能,比DiT快5倍!
北大、北邮和华为研究提出纯卷积扩散模型 DiC,抛弃自注意力机制回归 3x3 卷积。它性能超 DiT,推理速度快 5 倍,证明精心设计的卷积网络在生成任务中也能表现卓越。
Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑,解锁无限可能
OpenAI 2025 年推出的 GPT - 4o 结合图像与语言能力,但引发视觉解码器设计及统一模型训练问题。Alibaba 力作 Ovis - U1 单一模型能完成理解、生成与编辑任务,介绍了其架构、训练过程和应用。
苹果出手!改进GRPO,让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型(dLLM)在编码任务中表现不明的问题,基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究,定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法,填补开源dLLM训练和推理机制空白。