「研究任务」共找到 3531 篇相关文章
大模型之后，AI 开始“自己动手”了
从生成式AI到Agentic AI，互联网从“信息获取”转向“任务完成”。全球科技巨头抢滩智能体，国内腾讯云升级智能体开发平台。腾讯吴运声表示，技术与业务需求双轮驱动其发展，还分享了应对落地挑战的办法。
建模世界偏好：偏好建模中的Scaling Laws
研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law，从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练，发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好，论文和模型已开源，还探讨了偏好建模可扩展性等问题。
「10倍工程师」神话破灭？代码免费，懂品味才值钱
AI正将世界撕裂成「双重现实」，一边是疯狂用AI重构工作流的人，另一边是把AI当玩具的人。AI抬高了行业下限，让「10倍工程师」成新底线，写代码贬值，懂品味的研究值钱，且AI或先改造蓝领行业。
阿里开源PromptEcho：用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward
阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。
3B激活参数！商汤绝影Sage登顶PinchBench，端侧第一
商汤绝影Sage端侧大模型在PinchBench评测中，以94%任务完成率超越Claude、GPT - 5.4等主流大模型。它激活参数仅3B，算力需求低，还具备多项实用场景能力，靠SCOUT和ERL两项自研技术提升性能。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
1万亿参数Ling-1T开源，国产LLM牛了~
Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型，总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token，支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色，是目前已知最大的FP8训练基座模型，已完成全面评测。
ACL 2026 | Spatial-Agent：地图Agent全新概念转换范式
论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation'，引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构，再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助，还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。
肖涵：2026 年的 AI 搜索就是智能体记忆 | Elastic 中国 AI 搜索技术大会
2026 年智能体记忆成 AI 基建新战场，虽概念不新但获前所未有的紧迫感。因智能体任务变长但记性差，加记忆后又有记不住该记、忘不掉该忘的问题，遗忘成最大难题，产品分三条技术路线。
Scaling时代终结了，Ilya Sutskever刚刚宣布
Ilya Sutskever 在访谈中称「Scaling 时代已终结」，指出当前模型存在能力参差不齐、泛化不足的问题。他认为人类情绪类似价值函数，人类学习效率高。未来 AI 发展将进入研究时代，他还分享了 SSI 战略及对 AI 对齐等问题的看法。