「多任务处理」共找到 5786 篇相关文章
LeCun新公司10.3亿美元种子轮融资,三顾茅庐拉谢赛宁入伙
图灵奖得主LeCun主导的AMI获10.3亿美元种子轮融资,投前估值35亿美元。团队抛弃大模型路线,转向联合嵌入预测架构,为通用人工智能提供新解法,还将落地多领域,且承诺开源研究。
Agent Team 实践与架构设计:在约束下构建可演进的一个人开发团队
作者结合构建的Routa,探讨在Token、流程、工具选择等约束下构建可演进的多Agent系统。介绍了Routa架构、原则,如跨Agent通信、状态外置等,还阐述了各设计要点及示例,强调系统可演进性。
我扒开Clawdbot的底层架构,简单到离谱,你看完就能自己写。
近期Clawdbot让科技圈震惊,作者花一下午分析其架构和源码后发现,它简单到看完文章就能自己写。它是电脑进程,消息处理分六步,记忆靠写文件,操作电脑有三类工具,无黑科技。
吴晓波:“AI闪耀中国”2025(年度演讲全文)
吴晓波在“AI 闪耀中国 2025”演讲中,深入 65 家企业产业现场,勾勒 AI 落地中国图景。指出中美在 AI 领域形成竞赛格局,2025 年是智能体元年,还阐述了 AI 在多领域的应用及对创业的影响。
什么都不做就能得分?智能体基准测试出现大问题
随着AI智能体走向实际应用,其基准测试变得至关重要。但现有基准测试问题多,如WebArena判错答案、τ - bench给无操作智能体高正确率。文章提出有效性判据和ABC清单,还揭示主流基准测试诸多问题。
模型即 Agent 的含金量:Kimi深度研究功能详评
作者分享Kimi深度研究功能体验。其基于端到端自主强化学习技术,会开源模型。在测试中,分析Labubu爆火原因、检索小米发布会内容,展现出强逻辑分析、搜索准确性和数据处理能力,可视化网页也出色。
SIGGRAPH 2025奖项出炉:上科大、厦大入选最佳论文
本周三,全球图形学顶级会议 SIGGRAPH 公开今年论文奖项。该会议影响力高,涵盖动画、生成式人工智能等多领域。今年有上科大、厦大等校论文入选最佳,还有时间检验奖等,涉及动力学框架等研究。
阿里通义的视觉RAG革命!VRAG-RL:基于强化学习的视觉感知RAG框架,性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL,融合视觉感知、多模态推理与强化学习,已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题,通过创新机制提升性能,在多数据集表现出色,还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
当 Agent 尝试接管浏览器,连“我是人类”都证明不了?上海交大开源发布交互评测基准 HLL
随着多模态大模型发展,Web Agent 面临验证码挑战。上海交通大学等团队发布 HLL 评测基准,解耦真实度为三维度,对 8 款前沿模型测试,揭示 Agent 在多步交互微操上的短板。
The Batch: 943|液体和气体如何运动
传统数值方法模拟复杂物理系统慢且贵,基于机器学习的模拟通常只适用于特定系统。研究人员构建通用 transformer 模型 Walrus,可模拟流体运动,开源且在多方面表现出色,有望加速多领域模拟工作。