「任务适配性」共找到 1974 篇相关文章
别再纠结选哪个模型了，这个项目让它们一起干活！豪赠1亿token，羊毛薅起来！
元脑企智 EPAI 推出「多模融合」API，让多个模型围绕同一任务协同工作。经代码生成、财务分析等测试及权威评测，效果出色。还采取智能调度等策略，现限时申请可免费使用，豪赠1亿token。
刚刚，首个空间原生的具身视觉基模开源！机器人更会看我们的世界了
蚂蚁灵波发布并开源了面向机器人真实任务的空间原生视觉基模 LingBot-Vision 及空间感知模型 LingBot-Depth 2.0，能让机器人更精准地感知世界，解决透明反光材质、小目标和远距离目标等视觉难题。
ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互，强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法，在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。
从OpenAI AI Phone到Gemini on Android：AI手机时代需要怎样的Agent Harness？
过去一年，AI与手机关系被重新定义，腾讯混元等机构研究PhoneHarness，关注AI在手机上行动及任务完成验证问题。它让手机Agent行动不止GUI，还有Bench检验执行结果，推进AI手机基础设施建设。
Claude不到4%，全军覆没！一场大考撕碎Agent「全自动办公」幻想
新智元报道，UniPat AI的SaaS - Bench实战考卷，用23个真系统、106个任务测试Agent。结果显示，Claude Opus 4.7完全通过分数仅3.8%，多数模型全军覆没，暴露了Agent在真实环境中的四种致命缺陷。
乐鑫开源首个「物联网设备Agent框架」，Claw的风终于吹到硬件上
乐鑫开源首个物联网设备Agent框架ESP - Claw，用C语言重写。它核心理念是对话即创作，可让用户通过聊天定义硬件行为。具备运行效率高、内存占用低等特点，还有多种功能及良好的生态适配性。
大模型能复刻这些系统吗？ProgramBench给出了残酷答案
斯坦福NLP组发布ProgramBench，用200个完整代码库重建任务测试主流大模型，要求模型仅根据可执行文件还原如SQLite等项目完整代码，结果所有模型实际解决率为0%，说明模型更擅模仿代码表面结构。
AI学会梦里干活！Claude发布3大进化，Dario：单人公司10亿美金爆发
在 Code with Claude 大会上，Anthropic 为 Claude Managed Agents 上线三项功能。‘做梦’解决记忆退化，成果评估自动检查工作，多 Agent 协作让复杂任务分工处理。Dario 称 AI 时代单人公司或达 10 亿美金营收。
养了只东北味熊猫当AI合伙人，一口一个老铁，还真帮我开了家「一人公司」
腾讯ima上线copilot模式，可“领养”小熊猫并设定人设风格，成专属知识伙伴。它不分对话和任务模式，知识库功能实用，还能私人定制。作者用它模拟创业，体验良好，其记忆和全场景感知实用。
Meta-Harness：让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness，让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’，记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色，但也面临耗时、数据爆炸等挑战。