「研究任务」共找到 3521 篇相关文章
17万白领岗消失！Scale AI最新研究：AI仅动用了3%实力
新智元报道，近期多家巨头裁员17万，AI成“罪魁祸首”。但Scale AI和Center for AI Safety研究指出，全球六大顶尖AI自动化率不到3%，新基准RLI评估显示其执行有经济价值项目能力有限。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个实现，提出4维度分层分类法，全面分析4种实现架构，涵盖基础模型、工具利用、任务规划、知识综合等方面的演变与进步。
大模型长脑子了？研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化
帝国理工学院等机构研究人员发表论文，指出大型语言模型（LLM）学习中会自发演化出类似生物大脑的协同核心结构。研究对多个模型剖析，揭示其内部处理规律，为大模型可解释性开辟新路径。
只要科学任务能打分，AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文
谷歌最新论文提出，只要科学任务可评分，用大模型+树搜索，让AI大海捞针，就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法，都达SOTA水平。
斩获6.1 star，再见Crontab！这款开源定时任务管理系统让运维更高效
Gocron是基于Go语言的轻量级定时任务管理系统，可替代Linux Crontab。它有可视化界面、秒级调度等功能，适用于自动化运维等场景，通过Docker一键部署，比同类项目更具优势。
SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。
2025谷歌研究学者计划名单：吴佳俊、Mamba作者Albert Gu、Tri Dao等获奖
本周四，2025年谷歌研究学者计划获奖名单公布。该计划为鼓励与科研人员合作、推动科技进步而设，申请人需为高校教职人员，获奖者最高可获6万美元奖金。本文列出了部分获奖华人学者信息。
LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。
拆解、对比与优化：LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式
文章探讨了大语言模型驱动的AI智能体的五种任务规划与执行模式，包括ReAct、Plan-and-Execute、静态Workflow、Workflow+局部智能、模块化的分层规划，分析其优缺点、适用场景，还给出优化方法。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。