「多任务学习」共找到 6134 篇相关文章
Pinterest 部署生产级模型上下文协议生态系统,赋能 AI 智能体工作流
Pinterest 工程团队搭建内部模型上下文协议(MCP)生态系统,驱动 AI 智能体,实现工程任务自动化。架构上线生产级服务器等,替换零散对接方式,让语言模型调用工具、访问数据,还能执行多种任务。
Agent Skill 开发者大赛总决赛圆满落幕,共探智能体技术落地新未来
2026年5月22日,Agent Skill开发者大赛总决赛在上海举办,采用双轨模式,38支队伍参赛,覆盖多元场景。大赛由多社区主办、多单位协办,揭晓企业组、高校组特等奖等,推动智能体技术落地。
OpenClaw Master Skills:339+ 精选 AI 技能库,让你的智能助手更强大
推荐宝藏级开源项目 OpenClaw Master Skills,它是 MyClaw.ai 团队维护的技能库,汇集 339+ 个 OpenClaw 技能,涵盖多领域,功能亮点多,适用场景广,还介绍了使用方法、精选技能及选择理由。
姚顺雨署名:大模型「现学现卖」能力首次被系统评估,腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench,系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳,揭示当前大模型在该能力上的普遍短板,并指出未来四个探索方向。
谷歌DeepMind:AGI不必是巨型模型,拼凑型AI群或率先涌现,管理大规模Agent迫在眉睫
DeepMind最新研究提出,AGI未必以单一巨型模型形式出现,可能由多个次级AGI智能体协作拼凑涌现。为此,团队提出分布式AGI安全框架,包含四层深度防御模型应对新安全挑战。
提速30倍,Meta重新定义了新一代RAG!
LLM时代,RAG成知识密集型任务标准范式,但处理长上下文时面临延迟高、内存贵问题。Meta超级智能Lab针对RAG特殊结构优化,提出REFRAG框架,有独特训练策略,实验效果显著。
可以用Claude Code来搞运维了
Claude Code刚发布后台任务功能,产品经理宣布它能处理长时间后台任务,不阻塞工作流程。有人将其变为全自动DevOps智能体用于运维,设置简单,还能语音播报、远程告警、自主诊断等。
5.1K Star!Codebuff 把整个 AI 编程团队装进你的终端!
Codebuff是开源AI编程助手,获超5.1k stars。其多智能体架构让不同智能体分工协作,理解代码上下文更好、编辑更准。官方测试中完成率61%,超Claude Code。它免费且上手简单,还能创建自定义智能体。
Vercel 推出 Drains 功能:实现统一数据导出
Vercel 发布 Drains 系统,将平台可观测性数据统一导出至外部服务,覆盖多来源日志等。用户可两种方式配置,导出数据与多系统兼容,能简化接入流程、减少管道碎片化。
「只参与,不参赛」奖牌数却仅次于宇树,这个幕后玩家如何做到的?
2025年世界人形机器人运动会,宇树科技获奖最多,没参赛的加速进化T1获奖牌数排第三。这家新公司选不同发展路径,重产品与生态,技术应用于多场景,有望成行业‘苹果’。