「任务设计」共找到 3070 篇相关文章
别再“演智能”了，MiniMax Agent 才是真特工
2024 年有不少‘伪 Agent’项目，2025 年 AI Agent 开始在解决真实问题上落地。MiniMax Agent 在深度研究、网页生成、PPT 生成及多模态输入输出上超越竞品，其优势源于多方面，已从众多 Agent 产品中脱颖而出。
有一说一，老周还真的挺懂 Agent 的
360 AI 发布会，老周回应市场部一事，称是让员工养成用 AI 习惯。他懂 Agent，认为其将成 AI 应用标准形态，360 从搜索切入，推出纳米 AI 超级搜索智能体，还发布两款 AI 硬件。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
机器人学会「眼看手摸」！FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」
OpenDriveLab提出的FreeTacMan，将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器，破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”，实现人类“手把手”教机器人“感知”，还通过融合时间感知的触觉预训练，提升机器人策略性能。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。
InfoDeepSeek：首个开放网络环境下的智能体信息搜寻质量评估基准
上海交通大学与华为诺亚方舟实验室联合推出InfoDeepSeek，它是首个评估真实动态网络环境下智能体信息搜寻质量的基准。该基准有挑战性问题、真实动态环境等亮点，还开展实验揭示智能体行为特性。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
豆包工作又双叒叕上新功能了：这次，豆姐想让你无痛办公！
本文带来字节跳动豆包工作三大新功能的一手实测，解析功能解决的AI办公核心痛点，探讨字节在Agent赛道的产品布局与商业化思路，分享真实使用体验。
刚刚，GPT-6正式发布！OpenAI：欢迎来到AGI时代
OpenAI正式发布GPT - 6 Astra和GPT - 6 Astra Pro，宣布AGI时代开幕。该模型训练规模大，能力升级显著，价格公布。基准测试成绩优异，在多方面表现突出，还展示诸多实际应用案例，已有企业开始测试。
怀疑人生！！！程序员真被整不会了，27.2k Star FastMCP
文章介绍了27.2k Star的FastMCP，它是Python MCP应用框架，能让普通Python函数成为MCP工具。讲了其适合场景、省事原因及上线安全边界，还给出了适用人群和注意点。