「复杂任务控制」共找到 2890 篇相关文章
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代,Test - Time Scaling成提升能力重要方向,但面临效率问题。ATTS提出异步框架,加入共形预测筛选候选路径,实验显示其加速显著,将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。
让Agent真正“行动”起来,Agent Skill开发者大赛正式启动!
人工智能下半场关键词是“行动”,Agent Skill成关键桥梁。Agent Skill开发者大赛今日启动,由AIGC开放社区与算泥社区联合主办,聚焦真实任务执行,设双赛道,官方提供支持,有丰厚奖励。
智源清华带来PAM,手物交互数据生成新SOTA | CVPR 2026
北京大学、清华等联合提出统一引擎PAM,能整合姿态、外观和运动。用户提供初始和目标姿态及物体几何形状,它就能生成逼真手物交互视频。其效果超现有方法,合成视频可用于数据增强。
10 万 Star 的反常识:AI 写代码的瓶颈从来不是代码本身
GitHub上的Superpowers开源项目,半年攒10.9万Star。它是AI编程工具的工作流操作系统,让AI像工程师工作,有面试需求、细化计划等流程,内置14个技能,安装简单,理念超前但也有局限。
黄仁勋对话 10 位开源 AI 掌门人:未来算力将向后训练倾斜,OpenClaw 开启了现代计算机的新想象|GTC 2026
在 GTC 2026 上,黄仁勋与 10 位开源 AI 掌门人探讨开放模型。大家认为 AI 正从模型走向系统,未来算力或向后训练倾斜。OpenClaw 让大众感知到 agent,企业落地难点在治理,开放模型价值体现在可控、定制和信任。
刚刚,MiniMax直接让龙虾学会自我进化,也认识「马嘉祺」了
在 GTC 2026 大会上,英伟达推出 NemoClaw。国内 MiniMax 加快‘AI 养虾’布局,推出 MaxClaw 模式。新发布的 M2.7 能力升级,在多方面表现出色,还在科研评测中获佳绩,实测效果良好,开启自我进化。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素:CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作,在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果,提出动力学因果判别框架CIC,能在有未观测混杂变量时,借观测数据识别因果、重构变量与网络。
Karpathy:IDE没有消亡,我们需要的是更大的IDE
AI时代有人认为IDE要消亡,Andrej Karpathy却觉得IDE不会消亡,只是形态要变,需更大的IDE。他认为编程基本单元变了,还提出智能体组织可被fork,指出人类组织不透明等观点。
AI Coding 流畅度模型:人机协作中的开发者角色转型与未来演进
生成式 AI 正进入软件开发流程,角色不断扩大。AI Coding Fluency 模型描述团队使用 AI 能力演进,从辅助到自主执行。AI 编程面临信任、上下文、任务设计挑战,关键在于协作方式。
Pinterest 基于 CDC 的摄取系统将数据库延迟从 24 小时缩短至 15 分钟
Pinterest 推出新一代数据库摄取框架,突破传统批处理局限。旧系统延迟高、运维复杂,新框架基于 CDC 等构建,处理有变化记录,将数据延迟从超 24 小时降至 15 分钟,还节省成本。