「长任务处理」共找到 3057 篇相关文章
Qwen3-Next全新架构，32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加，为应对成本和部署挑战，Qwen3 - Next有突破性架构创新，解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等，MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
张小珺采访了Kimi杨植麟，Agent泛化的临界点来了。
张小珺采访Kimi杨植麟，杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈，应提升Token效率；Adam与Muon对比，Muon学习效率高；模型公司下场做一方Agent产品，垂直整合模式上限高；还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时，样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架，动态调整训练能力、用正交初始化，实验显示其在单图像和多图像任务表现优，用户更偏好其生成图像。
当AI从云端“下沉”，Arm如何赋能端侧
端侧AI发展近十年，已进入应用快速拓展期，成为推动消费电子革新重要力量，但面临视觉处理、内存平衡和应用迭代等挑战。Arm推出相关平台与技术，如SME2，提升AI性能与能效，还与厂商合作，持续创新赋能端侧。
开源中小模型+Skills也性能暴增！卢森堡大学探索了小模型驾驭Skills的边界
卢森堡大学等研究探索小模型驾驭Skills的边界。工业界因数据安全渴望开源小模型，智能体Skills框架让小模型性能暴增。研究拆解小模型处理复杂任务的方法，还验证不同策略有效性，发现代码专用模型优势。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
腾讯混元 TurboS 技术报告首次全公开：560B 参数混合 Mamba 架构，自适应长短链融合
日前腾讯混元 TurboS 技术报告全公开。它是超大型 Hybrid Transformer - Mamba 架构 MoE 模型，有自适应长短思维链机制，总参 560B。在多榜单成绩亮眼，多语种和多任务处理能力强，还介绍了核心创新、训练策略等。
ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考？模型来告诉你！自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室，已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式，各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法，让模型自适应选模式，实验显示其在多任务有提升。
微软CPO专访：Prompt是AI时代的PRD，产品经理的工作方式已经彻底变了
微软首席产品官 Aparna 认为，Prompt 正取代传统 PRD 成构建产品起点，NLX 将成新用户体验设计范式，还解释了 Agent 核心特征。她觉得 Agent 本质是工具，未来可让其承担更多任务，产品经理关键在于「好品味」和「编辑能力」。
专治Demo玩家：「具身灵巧操作奥林匹克」大赛三项第一，全被国内这家公司拿下
星动纪元凭借自研VLA具身智能模型，在具身界灵巧操作奥林匹克Benjie's Olympics大赛中，于翻袜子（银牌难度）、开锁和剥橘子（金牌难度）三项任务上击败技术领先者PI，拿下全球第一，展现全栈技术优势。