「自动化任务」共找到 2358 篇相关文章
量化噪声竟是RL秘钥?QeRL:高效强化学习新范式,一场噪声引发的性能革命
近年来,大语言模型在复杂推理任务中面临挑战,强化学习虽更接近人类推理过程,但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源,还能增强模型探索能力,QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
国产开源LLM大爆发,Qwen、Minimax、美团、腾讯~
近期国产开源LLM大爆发,Qwen3-VL家族新增模型,有技术亮点且可免费商用;MiniMax-M2为编码和代理任务打造;美团LongCat-Video、LongCat-Audio-Codec各有专长;腾讯混元世界 - 镜像用于3D几何预测。
Codeforces难题不够刷?谢赛宁等造了个AI出题机,能生成原创编程题
LiveCodeBench Pro团队推出AutoCode框架,利用LLM自动化竞赛编程问题创建与评估。该框架结合验证器 - 生成器 - 检查器框架与双重验证协议,在测试用例生成上可靠性佳,还能生成新问题,同时揭示了LLM在创作上的优劣势。
Hexstrike AI的安装及交互跟踪环境
Hexstrike AI是基于专业化Agent协同的智能渗透测试系统,有强大自动化攻击能力。文章介绍其安装方法,包括服务端和客户端配置,还提及搭建跟踪系统及后续计划,将深入分析专业AI代理原理及关注v7.0新功能。
AI驱动的开源攻击框架:HexStrike-AI
HexStrike-AI是安全研究员开发的开源攻击框架,2025年7月起在GitHub免费提供。它基于MCP协议,集成LLM与150多种工具,可自动化渗透测试和漏洞发现。曾被网络犯罪分子利用,能加速攻击流程,展现强适应和并行化能力。
斯坦福华人研究火了:45分钟让你的论文变身AI智能体!
斯坦福大学研究人员提出Paper2Agent,可将静态论文转化为可交互的AI智能体。它提供自动化工作流,核心是封装成MCP服务器。通过三个案例展示其将不同论文转化为智能体的能力,提升科研成果易用性与可复现性。
NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了,代码已开源
TC-Light 是中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器,能对长视频序列重渲染,减少 Sim2Real Gap 及实现数据增强。它克服了时序一致性和计算开销挑战,性能优于现有技术,论文与代码已开源。
DeepDiver-V2来了,华为最新开源原生多智能体系统,“团战”深度研究效果惊人
华为发布DeepDiver-V2原生多智能体系统,采用“团队作战”模式,在复杂知识问答和长文报告生成上表现出色。它以Planner为中心协调多个Executor,有智能任务分解等优势,训练也有新机制,昇腾NPU集群加速。
2万开源项目已用上,OpenAI下了盘大棋,Cursor,Codex智能体纷纷支持
据彭博社消息,DeepSeek计划年底发布可自主执行多步任务、自我学习进化的AI Agent。OpenAI开源的AGENTS.md已获5k星,为编码智能体提供使用说明,还给出示例和使用指南,相关智能体已用于2万开源项目。
Meta没做的,英伟达做了!全新架构吞吐量狂飙6倍,20万亿Token训练
英伟达发布全新架构9B模型NVIDIA Nemotron Nano 2,以Mamba - Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍,对标Qwen3 - 8B并在多任务中表现持平或更优,还开源模型及大部分预训练数据。