「视觉推理任务」共找到 3940 篇相关文章
Anthropic：怎么才能控制模型的行为，做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客，围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源，有Context Rot现象，介绍了上下文工程概念、构成，还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
微软开源2025 ICML获奖框架，终结大模型多轮对话严重缺陷
微软开源2025年ICML获奖框架CoLLabLLM，可解决大模型多轮对话缺陷。它由四大模块构成，经多轮对话模拟和奖励优化模型。在三大基准平台测试显示，能在多样任务中高效协作。
突发！微软刚开源GitHub Copilot Chat，超强AI Agent自动化编程
今天凌晨4点30，微软首席执行官分享VS Code的最新AI开源编辑器GitHub Copilot Chat。其亮点是支持AI Agent自动化编程，能执行多步骤编码任务。还支持人机协作、MCP协议等，在GitHub很受欢迎。
谷歌杀疯！百万token神器免费开源，Claude和Codex都顶不住了？
谷歌开源免费AI编程工具Gemini CLI，权限拉满，有百万token上下文、千次调用额度，打通VS Code与终端。它与OpenAI、Anthropic竞争，功能不止写代码，还支持多通用任务，谷歌这次来真的！
港科联合港中文提出AdaCtrl，自适应可控Reasoning，可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl，解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式，通过两阶段训练法实现目标，实验效果好，未来或拓展到多领域。
LeCun离职后不止创一份业！押注与大模型不同的路线，加入硅谷初创董事会
离开Meta后，Yann LeCun创立AMI，还加入Logical Intelligence任技术研究委员会主席。该公司推能量 - 推理模型，与主流大模型路线不同，其Kona模型在数独测试上表现远超大模型。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
Github 23000+ star 又一神级开源项目，秒杀市面上主流收费产品，最主要是轻量化部署！！！
Focalboard 是一款开源项目，能解决团队协作和项目管理中任务杂乱、主流工具收费高、需私有部署等痛点。它功能丰富，适用于多种管理场景，支持本地部署，数据完全自控。
当大家都在“养龙虾”时，阿里把生态里最大的龙虾递到了千问手里
2026年1月千问App上线点外卖、订酒店机票等服务，起初有局限，后体验改善。千问又上线“一句话打车”，接入阿里丰富生活服务生态，有望成“任务操作系统”，推动软件交互变革。
刚刚，喝到了千问APP给我点的奶茶
2026 年初，智能体发展迅猛。Anthropic 发布 Cowork，谷歌联合推出 UCP 标准。1 月 15 日千问 App 上线「任务助理」，打通阿里生态，有 400 多项新功能，实测显示其在多场景表现出色。