「多任务并行」共找到 5386 篇相关文章
Agent 下半场：真正能自进化的 Agent 应该是什么样的？
当下 Work Agent 难以稳定完成复杂长程任务，且经验无法沉淀。EvoMap 提出自组织蜂群架构，通过 AutoResearch 落地验证，探索 AI4AI 方向，构建记忆和连接的三层产品结构，推动 Agent 网络自进化。
立省499！我给你们找到了最傻瓜的OpenClaw安装方式。
作者应读者需求，寻找简单的OpenClaw安装方式，发现智谱的AutoClaw。它本地部署，支持Mac和Win，配置简单，还优化技能、显示用量，支持多模型API，能建分身，让普通人感受Agent魅力。
Claude Code 之父分享 10 大使用技巧
Claude Code 创造者 Boris Cherny 分享团队使用技巧，如并行工作、先规划再动手、更新 CLAUDE.md 等 10 条经验，还提及打造自动化体系、提升 Prompt 水平等内容，强调多用多想提效。
把RoPE扔掉，AI更能看懂长上下文！Transformer作者团队开源大模型预训练新方法
Transformer架构核心作者之一Llion Jones团队开源新技术DroPE，可丢弃位置嵌入扩展上下文，解决RoPE长序列处理缺陷，在多模型实验中表现卓越。该团队来自Sakana AI，此前还有相关研究成果。
Github 1.8k star Skyvern：AI直接接管鼠标键盘，3行API干掉你写了3年的脆弱XPath脚本！
Skyvern是开源AI浏览器代理，结合LLM和计算机视觉，自动执行浏览器业务流程。它用简单API复刻人工操作，替代传统脚本，解决脚本脆弱、流程复杂等痛点，功能丰富，技术优势明显，适合多业务场景。
「我受够了Transformer」：其作者Llion Jones称AI领域已僵化，正错失下一个突破
颠覆性论文《Attention is all you need》作者之一Llion Jones在TED AI大会称厌倦Transformer。他认为AI领域资源多但创造力降，过度聚焦单一架构或错失重大突破，建议调高‘探索旋钮’并分享结果。
光场显微飞跃AI时代！清华等首提SeReNet：毫秒级高分辨光场三维重建
SeReNet是物理驱动的自监督三维重建网络，能毫秒级实现高保真、高分辨光场三维重建，摆脱对标签数据依赖。它全链路建模应对复杂干扰，在多实验展现价值，推动生物成像技术发展。
Agent进入下一篇章！Alita：不靠人工预设，自己造工具，成绩碾压OpenAI
当前AI Agent依赖人工预设，存在工具不够用、缺乏创造力、兼容性差等问题。Alita秉持少预设多进化理念，用MCP协议，架构含三大模块，实验成绩超OpenAI，还能让小模型提效。
从答题到做实验：SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym，为科学智能体搭建工作流环境，还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率，但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据，提升了模型表现。
中国造出一颗「不怕死」的AI大脑，专接最要命的活儿
全球首个搭载AI大脑的防爆机器人“若愚揽月01”接管加油站，其“若愚九天”机器人大脑深度整合多模块，采用双系统，实现“脑+体”合一，可迁移至多场景，成立三年成果显著，欲做机器人时代“智能内核”。