「长时任务」共找到 2901 篇相关文章
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考?模型来告诉你!自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室,已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式,各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法,让模型自适应选模式,实验显示其在多任务有提升。
精打细算虾养成指南: 省 Token 和把 AI 用好,从来就是一件事
文章指出用AI时Token成本高、模型变笨,原因是上下文管理不善。介绍了省Token和用好AI的方法,如按需取上下文、明确约束、多智能体协作、按阶段切换模型等,核心是在合适时间将合适上下文装入合适模型。
腾讯混元世界模型1.1开源:单卡秒级重建3D世界成为现实
腾讯混元团队开源混元世界模型1.1,它是混元3D世界模型1.0升级版。新增多视图及视频输入,单卡可部署,秒级创造3D世界。有核心突破,能处理多任务,经训练策略优化,多测试表现佳。
微软CPO专访:Prompt是AI时代的PRD,产品经理的工作方式已经彻底变了
微软首席产品官 Aparna 认为,Prompt 正取代传统 PRD 成构建产品起点,NLX 将成新用户体验设计范式,还解释了 Agent 核心特征。她觉得 Agent 本质是工具,未来可让其承担更多任务,产品经理关键在于「好品味」和「编辑能力」。
专治Demo玩家:「具身灵巧操作奥林匹克」大赛三项第一,全被国内这家公司拿下
星动纪元凭借自研VLA具身智能模型,在具身界灵巧操作奥林匹克Benjie's Olympics大赛中,于翻袜子(银牌难度)、开锁和剥橘子(金牌难度)三项任务上击败技术领先者PI,拿下全球第一,展现全栈技术优势。
租了8张H100,他成功复现了DeepSeek的mHC,结果比官方报告更炸裂
元旦期间,DeepSeek发布的mHC震撼AI社区。FlowMode工程师Taylor Kolasinski租8张H100复现mHC,结果比官方报告更优。文章介绍复现实验,对比mHC、HC和标准残差结构,揭示超连接在规模化时的不稳定性及mHC的解决办法。
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己,通过部署时学习进化,不动模型参数,将经验写进技能库。经测试,在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升,与OpenClaw等定位不同,有多种部署方式,不绑定模型。
AAAI 2026 Oral:明略科技开创稀疏数据「信息瓶颈动态压缩」,精度+速度双SOTA
在机器人和具身智能领域,transformer模型又大又‘重’,边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文,创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’,在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。
智谱终于发布GLM-4.5技术报告,从预训练到后训练,细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版,成绩亮眼引热议。现其技术报告发布,详述预训练到后训练细节,还介绍了开源 RL 框架 slime,展示模型架构、训练阶段等,评估了在多任务上的表现。