「多任务能力」共找到 7246 篇相关文章
MiniMax开源首个视觉RL统一框架,闫俊杰领衔!推理感知两手抓,性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune,由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制,让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列,在MEGA - Bench表现出色,且MiniMax多模态布局动作多。
有人把 Opus 4.6 换掉了,成本省了 97%
智谱开源 GLM - 5.1,数小时获两百万 + 阅读,海外反应更热烈。它在多个编码基准测试成绩优异,如 SWE - Bench Pro 全球第一。还能完成长程任务,有开发者已用其替换 Opus 4.6 节省成本,但速度问题待解决。
RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything,构建统一多模态知识图谱架构,解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容,提供端到端方案,有多种优势及应用模式,还给出部署指南和未来展望。
AI4S回归白盒符号主义,清华等联合发布SR-LLM:自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM,这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型,在跟车行为建模等任务表现优,为机器自主科学发现开辟新路径。
字节的 Doubao Seed 2.0 来袭,不过我想先和你聊聊扣子编程
作者介绍了AI Coding进展超预期,普通人协作就能做出实用作品。重点讲了扣子编程,它是云端Coding Agent,适合小白,接入多个大模型。还介绍了Doubao Seed 2.0升级,最后探讨了编程趋势。
狂奔AGI,Claude年终封王!自主编码近5小时震惊全网
METR报告称Claude Opus 4.5能持续自主编码5小时,超OpenAI最强编程模型。AI编码智能体任务时长指数级增长,不过迈向AGI仍面临长期记忆难题,未来一年该领域或有突破。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker,模仿人类思考模式,动态压缩推理步骤,削减tokens数量,降低成本。
模拟大脑功能分化!北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA,让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow(FiS-VLA)全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型,将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型,实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异,控制频率大幅领先。
刚刚,OpenAI 发布了GPT-5 前菜:ChatGPT Agent
OpenAI发布ChatGPT Agent,它是统一智能代理系统,融合多种功能与工具,能动态选处理路径。在多测试中表现佳,采用强化学习微调新架构。使用体验似与人协作,OpenAI采取安全措施,还探索商业、分批开放,业内看法不一。
时隔9个月Meta全新模型Muse Spark发布:闭源,原生多模态,一发布就落后?
时隔9个月,Meta推出Muse家族首款大模型Muse Spark,原生多模态推理,但能力表现一般,编程领域落后于opus 4.6和GPT 5.4等。它有沉思模式,致力于成个人超级智能,技术亮点多,性能高效。