「任务引擎」共找到 2284 篇相关文章
DeepSeek-OCR降本增效,10×暴力压缩还能读得清
Deepseek - OCR模型发布,通过光学压缩技术解决长文本处理的计算效率问题,能控制大模型token消耗成本。介绍了其架构设计、数据引擎及训练流程,还展示其用较少token超越现有模型的能力。
视觉生成的另一条路:Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享,以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理,对比其与扩散模型,展示Infinity升级方案成果,它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
新榜单CompileBench:让AI能搞定22年前的老代码
近日,CompileBench 测试 19 个 AI 模型编译真实代码能力,最难任务是复活 2003 年代码并交叉编译到 Windows 和 ARM64。不同模型表现不同,如 Claude Opus 4.1 成功完成 ARM64 静态编译,各模型有不同优缺点。
8B硬刚72B!MiniCPM-V 4.5技术报告正式出炉
行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型MiniCPM-V 4.5技术报告发布,提出三项关键技术,使模型在多任务达同级SOTA,8B参数规模超72B模型,推理快,开源后获社区好评。
面向UE5的智能数字人系统
GMTalker是光明实验室媒体智能团队为虚幻引擎5.3打造的智能数字人系统,集成多种能力,适用于科研等场景。具备多功能特点,与其他开源方案对比优势明显,还介绍了环境要求、启动方式、配置、API等。
智谱开源GLM-4.5工具调用超越Claude Opus 4.1,成本仅1.4%
开源模型GLM-4.5在伯克利工具使用榜单上超越Claude Opus 4.1,运行相同任务成本仅为1.4%。它采用MoE架构,在多场景表现卓越,推理速度快,成本低,还接入多款主流编程工具。
推理能力再突破!蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式,可信度同步增加
尽管LLM能力提升,但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统,现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher,创新推理范式,构建细粒度奖励,结合奖励训练,实验效果佳。
仅靠5000+样本,全新强化学习范式让30B轻松击败671B的DeepSeek V3
传统强化学习在创意写作领域举步维艰,蚂蚁技术研究院联合浙江大学开源全新强化学习范式Rubicon,构建10000+条「评分标尺」,拓展应用至主观任务领域,其30B模型用5000样本超越671B的DeepSeek V3。
刚刚,商汤内部两万字复盘曝光:多模态通往AGI核心路线首次公开
商汤科技联合创始人林达华撰写万字长文,剖析将「多模态通用智能」视为技术战略核心引擎的原因,探索组织及战略层面的思考。文章回顾商汤多模态之路,探讨多模态通向AGI的原因、构建路径等关键问题。
一个半月高强度 Claude Code :Vibe coding 是一种全新的思维模式
开发者王巍记录使用Claude Code感受与经验。提到Vibe coding是新思维模式,还分享从传统Editor AI转换的体验,以及CC的边界、使用模式、迭代方式等,也谈到其限制与应对策略。