「任务规划」共找到 2249 篇相关文章
阿里开源Qwen3-Coder-Next，80B参数仅激活3B的MoE顶尖编程助手
阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next，总参数量800亿但仅激活30亿参数，在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏，模型训练分阶段，多领域专家模型能力整合，基准测试性能强劲。
比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题
斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。
医疗AI新标准来了！现公开征集起草单位和专家！
当前人工智能与医疗卫生融合机遇大，国家有相关规划，市场规模将大增。但医疗AI发展受数据安全与隐私保护制约。现智合标准中心等组织编制全国首部医疗AI数据安全团体标准，还公开征集起草单位和专家。
从豆包手机谈起：端侧智能的愿景与路线图
近日，字节跳动发布豆包手机助手，标志大模型应用从‘Chat’迈向‘Action’。文章解析其关键技术，指出虽具实用价值，但端侧智能体面临安全、自主任务、个性化服务等挑战，还展望了手机助手与端侧智能体的未来发展。
让AI真正懂数据：猫超Matra项目中的AI知识库建设之路
文章聚焦猫超Matra项目的AI知识库建设。猫超数据体系庞大但有治理难题，促使Matra项目诞生，旨在实现智能取数。文中详述知识库设计、实践及效果，还提及未来在准确性、保鲜性和能力拓展上的规划。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
用豆包手机的这两周，我好像卷入了一场新与旧的战争。
作者用豆包手机两周，直播后使用微信任务致微信崩溃，遭阿里系等多家APP封禁，影响使用。互联网本质是入口之争，AI手机助手冲击超级APP利益，作者认为这是入口之争序章，建议短、长期不同对待。
AI问答，直接「拍」给你看！来自快手可灵&香港城市大学
来自快手可灵团队和香港城市大学的研究者提出「视频作为答案」任务范式，发布VANS模型。它由视觉语言和视频扩散模型构成，通过联合分组相对策略优化算法协同优化，在教学和预测应用上效果超现有模型。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
奥特曼：OpenAI上市，势在必得
OpenAI完成架构重组，为IPO铺平道路。奥特曼公开AGI路线图，预计十年内迈入AGI时代。重组解除盈利上限，可自由增发股票和上市。微软支持转型，双方续约合作。OpenAI在技术、商业等多方面有新进展与规划。