「复杂任务处理」共找到 3128 篇相关文章
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向吗？中科院新基准给出答案
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低长文本处理成本，中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知，含三大任务及衍生版本，测试结果有‘U型曲线’，还评测多种尖端模型。
阿里通义新年礼物：开源最强Qwen-Image-2512版本告别AI塑料感与文字乱码
通义万相新年前发布Qwen - Image - 2512版本。它是开源界最强文生图模型，在AI Arena盲测中表现出色。能消除AI塑料感，攻克文字渲染难题，在还原真实世界和重构视觉元素逻辑排版上有显著提升。
美国模型长期霸榜的LMArena，出现了一个国产模型
2025 年底，中美 AI 阵营发展路径有区分，美国多是强模型加工具链，中国在多方面发力。12 月 23 日 LMArena 更新文本榜，百度文心新模型 ERNIE - 5.0 - Preview - 1203 以 1451 分登上榜单，成中国第一且是前 20 名里唯一非美国模型。
GPT-5.2发布，真正的牛马打工人专属AI来了。
OpenAI十周年凌晨2点发布GPT - 5.2。它在部分跑分上提升不大，但在ARC - AGI - 2和GDPval评测集表现亮眼，上下文处理能力也大幅加强。将开放给会员使用，价格比5.1贵。
如何改变AI研究范式？谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR，它模拟人类研究范式，将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’，经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿，还引入自进化机制，测试显示其在复杂任务上领先。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点，指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。
因果发现大模型迎来「理论破局」： DAG-FM 破解异质机制下的因果图识别与涌现难题 | GAIR Paper 116
浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM，解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别，架构上避免环路，处理数据能力强，还将推进特定领域预训练。
刚刚，DeepSeek多模态技术范式公布，以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告，提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题，有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新，实验在多任务上超主流模型。
重新思考RLVR中的熵正则：从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来，RLVR使大模型在推理任务有显著突破，但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端，研究团队提出SIREN方法精准调控探索，实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。
首个代码世界模型引爆AI圈，能让智能体学会「真推理」，Meta开源
Meta重组后的AI部门推出首个代码世界模型CWM，是320亿参数开放权重LLM。它与传统大模型思路不同，能模拟代码执行。CWM在通用编程与数学任务表现不错，Meta还开放相关检查点以支持研究。