「长任务系统」共找到 4064 篇相关文章
Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
B站发布最强零样本TTS，IndexTTS2情感可控、时长精准
在大规模TTS系统中，自回归模型难精准控制语音时长。Bilibili推出IndexTTS2，支持两种生成模式，实现情感表达与音色解耦，引入GPT潜在表示，设计‘软指令’机制，降低情绪控制门槛。
内存直降50%，token需求少56%！用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中，南京理工大学等校研究团队提出VIST框架，为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制，让模型具备选择性阅读能力，减少Token需求和内存使用。
AI Agent 是长期运行的“风险系统”，如果你还只在防 Prompt Injection，说明已经落后一代了
AI安全公司CyberArk首席软件架构师Niv Rabin团队提出基于“指令检测”与“历史感知校验”的方法，防御大语言模型和AI Agent恶意输入与历史投毒攻击，介绍多种防御机制。
开启端侧长文本时代！面壁全新架构，让小钢炮最快提升220倍
2025智源大会上，面壁智能发布MiniCPM 4.0模型，实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色，降低缓存需求，提高运行效能，还进行多维度架构创新，是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。
从0到1带你速通 Marvis马维斯
AI 时代，Agent 产品虽强但普通用户使用门槛高。本文详细介绍腾讯 Marvis，它能让 AI 直接理解电脑，可执行多项任务。作者实测 6 个任务展示其功能，认为它是面向普通用户的系统级 AI 管家。
Trae-Agent 刚刚开源，Windows-MCP 操作你的电脑，Chrome MCP 让AI自动化完成浏览器任务。
Trae - Agent 开源，可完成软件工程任务。Windows - MCP 能让 AI 操作 Windows 系统，Chrome MCP Server 使 Chrome 成 AI 助理。还介绍了 Gemini Cli、Claude 等工具及特点。
超越谷歌Banana，字节联合香港中文大学等高校开源最强图像编辑生成系统DreamOmni2
香港多高校与字节跳动联合研发的DreamOmni2系统，实现图像编辑与生成领域SOTA。它用三步造出高质量数据，提出索引编码等方案，联合训练模型，实际效果超越部分商业模型，为AI创作带来新可能。
又一推理新范式：将LLM自身视作「改进操作符」，突破长思维链极限
Meta等机构研究者将LLM视为「思维」改进操作符，探究并行 - 蒸馏 - 精炼（PDR）推理方法。实验显示，PDR在数学任务中提升准确率，还训练8B模型让推理方法更适配，减少训练与部署的不匹配。
首个Data Agent基准测试来了！2007个测试任务将数据库、PDF、视频、音频异构数据源一网打尽
南洋理工大学、新加坡国立大学与华为开源首个针对数据智能体异构混合数据分析的基准测试FDABench。它有2007个任务，覆盖多领域多数据源，独创协作框架，能测多种工作流模式的数据智能体。