「任务感知能力」共找到 4765 篇相关文章
Meta全开源HumanCLAW:基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界,如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW,将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足,未来可从多方向推进研究。
自建一个 Agent 很难吗?一语道破,万语难明
作者分享给传统研发平台接入 Agent 开发能力的经验,介绍技术选型、方案落地、系统提示词优化、知识库建设等内容,还提及工具接入、上下文管理等方面,为想自建 Agent 的人提供启发。
拒绝Reward Hacking!港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时,常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架,通过门控自适应正则化和多样性感知优化,解决痛点且全面开源。
倒反天罡!Claude「反向」操控人类,公司估值冲2万亿跃居全球第二
2026年1月17日,一段‘AI指挥人类写代码’视频刷屏,Claude Code能力引发关注,模糊人机交互界限。18日《金融时报》称红杉资本将参与Anthropic新一轮融资,其估值冲向3500亿美元,或成2万亿级AI独角兽。
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。
AI版盗梦空间?Claude竟能察觉到自己被注入概念了
Anthropic最新研究发现LLM有内省迹象,Claude能察觉概念注入。研究用概念注入测试,虽模型内省能力有限且不可靠,但能力强的Claude Opus 4和4.1表现好,未来内省或更复杂。
AI牛马实现“干中学”!上海AI Lab联合推出智能体自我进化新框架
上海人工智能实验室等研究者提出MUSE智能体框架,让智能体实现“干中学”。它围绕分层记忆模块,通过先做、再反思、然后进化,解决现有智能体痛点,实验表现出色,还展望了未来优化方向。
大模型“记性差一点”反而更聪明!金鱼损失随机剔除token,让AI不再死记硬背
马里兰大学等团队提出金鱼损失法,训练时随机剔除部分token,让模型不逐字记内容,仍学语言规律。实验显示,LLaMA - 2用该方法后记忆内容减少,下游任务性能影响小。
腾讯开源Stand-In!轻量级身份保留视频生成新突破
生成符合指定身份的高保真视频挑战大,现有方法依赖大参数且兼容性不足。腾讯开源轻量级、即插即用的Stand - In框架,在身份保留文本生成视频任务中性能先进,兼容性强,有广阔应用潜力。
隐藏超多上下文工程(Context Engineering)技巧的框架,来试一试吧!
文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent,处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例,介绍深度Agent架构的秘密,如冗长提示词、规划工具等,还推出开源包deepagents方便上手。