「任务复杂度」共找到 2029 篇相关文章
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
斯坦福开源复杂推理AI Agent，融合超10种工具
传统AI助手应对复杂任务能力有限，斯坦福开源OctoTools，这一复杂推理AI Agent融合11种工具。它在16项基准测试中准确率高，能应对多领域复杂场景，框架含工具卡片、规划器等构件。
最强开源Agent！Kimi K2接入Claude Code，爽翻～【喂饭级教程+实测】
上周五Kimi开源最新旗舰模型K2，它是1000B参数MoE大模型，专为Agent场景优化，API已上线且兼容多API。文章给出Kimi - K2接入Claude Code的喂饭级教程及实测，实测显示组合表现有亮点也有不足。
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。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
LeCun世界模型出2代了！62小时搞定机器人训练，开启物理推理新时代
Meta开源发布V-JEPA 2世界模型，图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界，经训练后在多方面表现优异，Meta还发布新基准测试，也透露了后续计划。
最大的开源GraphRag：知识图谱完全自主构建｜港科大＆华为
香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。
“美国大豆包”Gemini翻身：输出速度碾压同行、智能水平重回第一梯队
过去 Gemini 被吐槽，如今 Google 推出 Gemini 3.8 Flash，六周内第三款 Flash、四个月内第四次更新。新模型成绩佳，输出快，成本低，智能体评测进步大，从经济型选项成生产主力，但实际表现待检验。
用Codex做跨境电商：第九章
文章讲述用Codex做跨境电商时，五条工作流跑通后业务仍会遇问题，而业务系统能让前后任务相连。其是持续经营机制，通过五步让本周之事影响下周做法，还结合案例说明如何操作。
NovaSilicon发表新论文：造芯的瓶颈不在工具，而在组织
NovaSilicon发表论文探讨超级智能在芯片领域的运用。随着芯片复杂度提升，传统EDA方法遇瓶颈，论文提出将芯片设计超级智能建模为AI组织，利用LLM等技术，重塑芯片设计行业，实现产业链智能化升级。