「任务酒馆模式」共找到 2770 篇相关文章
为防AI刷题，Nature等顶刊最新封面被做成数据集，考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准，用顶级期刊最新封面构建测试集，评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务，发现顶尖模型有局限，还提出DAD方法提升表现，采用双重动态机制。
AI顶会反噬整个学术圈！「不发表就会死」，NeurIPS爆仓，博士年肝4.5篇大崩溃
NUS研究者指出，NeurIPS等AI顶会投稿量激增，正反噬学术圈。当前模式存在结构性危机，如学术产出泡沫化、环境代价高、研究者心理负荷大等。为此，他们提出“社区联邦会议”（CFC）模型以解决问题。
Sora 2刷屏全网：拍《瑞克和莫蒂》、过物理测试，太棒了
OpenAI推出的Sora 2刷屏海外，能完成以往视频生成模型极难实现的任务，在物理准确性、逼真度和可控性上有重大提升。它还能进行二创、模拟电脑操作等。OpenAI发布由Sora 2驱动的社交APP，强调促进创作，保障安全。
Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型
美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务，且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练，替代大量手写代码，还展示多种灵巧操作。
当 AI 接管钱包：Agentic Commerce 如何重构互联网经济？
本文是 Altiemeter 合伙人 Freda Duan 对 Agentic Commerce 的深度解读。探讨其商业可行性，分析不同电商模式，对比 Perplexity 与 ChatGPT 打法，复盘 Google 和 Meta 电商失败原因，还阐述了其对商家、平台、支付和广告的影响。
【博客转载】CUDA Constant Memory
文章介绍 CUDA 常量内存，它是设备上 64KB 被缓存的只读特殊内存空间。通过示例比较不同访问模式下常量内存和全局内存性能，指出块或 warp 一次访问时，常量内存快 10%；线程一次或伪随机访问时，慢很多。
蚂蚁VLDB最佳论文：用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据
蚂蚁集团论文《OmniTable: A Unified Wide-Table System for Petabyte-Scale LLM Data Curation and Exploration》获VLDB工业赛道最佳论文。其研发的OmniTable系统能管理超35PB、3050亿条以上训练数据，解决数据准备难题，如在SFT任务中大幅缩短周期。
【翻译】在 Codex 中使用 Goals：长时间工作的持久目标
文章介绍 Codex 中的 Goals，它是持久目标，能让线程跨多轮对话朝明确结果推进。阐述了 Goals 与普通 prompts 的区别、编写方法、活跃后的变化、设计方式及适用场景等，还通过案例展示其在研究任务中的应用。
Anthropic逼急谷歌！布林下场亲自督战，组「追杀队」围剿Claude
谷歌联合创始人布林亲自督战，组建攻坚队「追杀」Anthropic，欲夺回编程能力差距。Claude在编程领域锋芒正劲，谷歌AI编码占比仅50%，而Anthropic已达100%。攻坚队聚焦长期写代码任务，策略转向优先训练内部代码模型。
Claude降智实锤了！还变相涨价，Opus跌下神坛
AMD高级总监审计发现Claude处理复杂任务能力变差，第三方跑分排名下降。官方称调整是为平衡速度与成本，但用户认为是变相降智。此外，企业包月套餐涨价，而Anthropic将推Opus 4.7和新设计工具。