搜索：复合长程任务

「复合长程任务」共找到 2011 篇相关文章

让AI变成Super员工的秘密：高效训练Skills

文章复盘打造 web - testing Skill 的 4 个翻车教训，分享工程化训练心法。指出训练 Skill 能让 AI 在业务里更可靠，将通用模型变成懂业务、会自检、能稳定交付的员工，还给出训练方法。

当下AI Agent端侧常被忽视，数据任务都涌向云端致隐私泄露和算力浪费。近期面壁智能等联合开源EdgeClaw，以三级安全和性价比感知协同机制，解决OpenClaw数据泄露、token成本高等问题。

扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。

估值390亿美元、英伟达持续看好的Figure机器人有新进展，能完全自主、端到端全流程整理客厅。背后是其自主研发的具身大脑Helix 02系统，仅补充新数据就能掌握全新任务。

Luma AI推出全新图像模型Uni - 1，对标谷歌Nano Banana Pro和GPT Image 1.5。它是统一图像理解与生成模型，多项评测表现出色。背后是不到15人的华人团队，由DDIM之父和CVPR最佳论文作者带队。

中国人民大学与阿里巴巴通义实验室团队提出 IterResearch 迭代式深度研究范式。它能让 Agent 在 40K 上下文下完成 2048 次工具交互且性能不衰减，解决了传统范式上下文臃肿问题，论文已被 ICLR 2026 接收。

香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。

文本摘要质量评估需兼顾多维度，但开发者优化时易顾此失彼。Li Auto团队提出HVO，基于GRPO框架，让7B模型在摘要任务媲美GPT - 4，且生成内容更简洁，成果被ICASSP 2026接收。

OpenClaw创始人Peter Steinberger在访谈中称手机里80%的APP已死。OpenClaw能操控设备、完成复杂操作，还让非技术人会编程。不过它有安全风险，仍被部分人看好用于企业经营。

作者早年写的 Electron 画图程序源码丢失，只剩编译版本。受 OpenAI 博客启发，用 Codex 逆向还原，5 天得到能运行的 TypeScript 代码。过程中解决了 Codex 删减内容、上下文有限等问题，还分享了经验。