「多任务处理」共找到 5788 篇相关文章
3.5k星星!用AI推演、预测未来,这个开源多体智能引擎做到了。
文章介绍开源多体智能引擎MiroFish,它是基于多智能体技术的AI预测引擎。用户提供种子文件、下达指令,它能构建数字沙盘,让AI智能体互动演化,可用于企业公关等场景,还给出推演流程。
LLM-in-Sandbox:给大模型一台电脑,激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式,让大模型在代码沙盒完成任务,实验显示其能提升多领域表现,无需额外训练,还能减少token消耗,研究者认为应取代纯LLM推理。
GRPO训练不再「自嗨」!快手可灵 x 中山大学推出「GRPO卫兵」,显著缓解视觉生成过优化
GRPO在视觉生成流模型后训练阶段有显著提升,但clip机制存在系统性偏差,易使模型陷入过度优化。中山大学、快手可灵等团队提出GRPO - Guard,能降低过度优化风险,在多种任务中表现良好。
刚拿诺奖就登Nature封面!谷歌“量子回声”算法计算提速13000倍,可重复验证结果
刚获诺奖的谷歌量子团队登Nature封面,提出“量子回声”算法,计算提速13000倍且结果可重复验证。解决了量子计算结果难确认问题,该算法在多领域有应用潜力,还依赖Willow芯片优势。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代,如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1,让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’,用强化学习平衡性能与成本,在七大基准测试表现出色。
微调已死?Agentic上下文工程登场,无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术,让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册,引入三种协作角色与三项创新,实验显示其在两类任务上表现优异,成本和延迟显著下降。
GPU为什么能取代CPU,成为计算领域无可争议的核心?
文章介绍GPU取代CPU成计算领域核心的原因。对比二者架构差异,指出人工智能、大数据和HPC等领域需并行处理,GPU正擅长此。软件支持也推动其普及,未来还会在更多领域发挥作用。
2025 智谱 Z DemoDay :24 家值得关注的 AI 创企,看看今年创业都在做什么?
8月31日,星连资本、智谱Z计划主办的Z DemoDay举办,24个早期AI项目亮相,覆盖多领域。路演外还有产品创造营,围绕AI产品设计研讨演练。大会还设创意活动,揭示AI时代创新本质是人类创造力。
马斯克偷偷憋了个大招!Grok秒出《阿凡达》画质,好莱坞瑟瑟发抖?
马斯克又放大招,Grok即将推出「Imagine」视频功能,能加音效、配画面,支持多风格生成,可把图像转换为视频。它挑战谷歌Veo 3,生成速度快,操作体验好,还支持多方式创作。
LeCun出手,造出视频世界模型,挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world,可预测未来帧,在多方面有优势,实验显示其性能显著,能降低对标注数据需求。