「任务自动化」共找到 2350 篇相关文章
AST | 西交大刘子扬、陈刚等：直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限，本文提出智能化优化经验学习框架，结合DNN流场预测模型与DRL优化方法，还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数，经验证效果良好，为气动优化提供新路径。
9.1K Star 调参师集体失业！亚马逊造出机器学习“核弹”，3行代码打造高精度模型！
在机器学习普及的当下，自动化机器学习框架降低开发门槛。AutoGluon由AWS AI开发并开源，仅3行代码就能训练和部署高精度模型，支持多类型数据，有诸多亮点，已获9.1K Star。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
ACL 2025 | 指令遵循不能仅靠常识？GuideBench 揭示大模型如何“踩雷”领域指南规则
这篇ACL 2025主会论文聚焦提升智能体指南规则遵循能力。提出评估基准GuideBench，涵盖7类1272个任务。实验显示多数主流大模型指令遵循能力不佳，尤其数学推理挑战大，为模型迭代提供评估基准。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。
Gödel Rescheduler：适用于云原生系统的全局最优重调度框架
本文介绍字节跳动研发的Gödel Rescheduler重调度框架，它能解决传统调度资源分配和任务摆放问题。阐述传统重调度弊端，介绍新方案组件，列举应用场景及成果，还提及未来规划，目前已开源。
西湖 & 浙大 | PiFlow：让AI拥有“科学直觉”，Agent用于科学发现的新范式！
西湖大学团队提出PiFlow，一个基于信息论的自动化科学发现框架。它将科学发现视为结构化的不确定性降低过程，由科学原理指导，通过Min - Max优化机制平衡探索与利用，在多领域实验中效果显著，应用前景广。
函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。
DeepSeek揭秘o1后，小红书似乎破解了o3的技术路线，还开源了~
OpenAI闭源后，大家不知其先进模型技术路线，解密成重要任务。DeepSeek R1年初开源后引发关注，小红书团队核心贡献的论文似破解o3谜题，还开源模型等，为训练调优提供可行路线。