「任务感知能力」共找到 4751 篇相关文章
Claude Code迎来大更新:Agent能力增强
Claude Code 2.1.0正式发布,围绕Agent能力、开发者体验和安全性全面升级。有大量功能新增,如技能与Agent的热重载、上下文分叉等;修复诸多问题,还进行了性能、可靠性等方面的优化。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率,对比四种主流量化方法,重点实验PTQ和Output QAT,还测试非对称量化,给出实验结果与结论。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要,传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练,革新检索生成范式,提升视觉语言模型多方面能力,代码已开源。
豆包 2.1 Pro:属于普通人的代码能力
作者分享用AI写代码的经历,指出豆包2.1 Pro强化Coding Agent端到端交付能力,成本低。还展示用它做的多个案例,如歇后语扭蛋机、文件整理工具等,认为其能解决日常问题,降低Coding门槛。
人大-清华-腾讯发布:音频 - 视觉多模态任务统一框架
人大、清华和腾讯合作发布Crab论文,目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案,构建数据集、设计LoRA结构、统一架构,训练分预训练和指令调整两阶段。
今天,被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变,月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5,经两项实测挑战,发现其在复杂系统任务表现超预期,有‘系统架构师’思维。
智能体新范式Chain-of-Agents,多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式,结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型(AFM),实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA,效率、泛化性佳。
Helidon 引入 Agent 能力,Java 框架开始内建 AI 编排
Oracle 发布 Helidon 4.4.0 版本,对齐 OpenJDK 发布节奏,纳入 Java Verified Portfolio。引入新核心能力、Helidon JSON 库,还增强与 LangChain4j 集成,支持智能体编排。
ICME专题征稿 | 具身多模态智能:从感知到世界建模
ICME是多媒体领域国际顶级会议,2026年将在泰国曼谷举行。此次专题征稿聚焦具身多模态智能,涵盖多模态感知、世界模型等主题,介绍了投稿详情及联系方式。
刚刚,DeepSeek官宣V3.1发布,Agent 能力较大提升
DeepSeek官宣V3.1发布,核心特性有混合推理架构、思考效率提升、Agent能力增强。产品形态含官方App/网页端和API升级。性能在编程、搜索智能体及思考效率上显著提升。