「长时程任务」共找到 2449 篇相关文章
JCP | 南科大邹欣桐、王建春等:神经算子在三维湍流预测中的不确定度和稳定性分析
本文以三维各向同性湍流为例,提出面向神经算子的可信度评估框架,考察预测误差不确定度、长时迭代稳定性及流场时间相关性对模型可靠性的影响。结果显示,物理约束和合理时间步长可提升模型稳定性与可靠性。
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。
昆仑万维方汉:通用Agent是伪命题,AI Office仍有存在空间丨MEET2026
昆仑万维董事长兼CEO方汉在MEET2026提出新视角,认为Agent是可验证过程的自动化系统,擅长复制流程。其判断大模型从‘背答案’到‘背过程’跃迁,Agent先落地AI Office,重塑组织,人类成过程架构者。
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。
Gemini 首次反超 ChatGPT,谷歌CEO劈柴哥复盘:不止是十年算力与全栈豪赌,更是找回了“老谷歌”那个味儿
截至2025年底,Gemini在桌面和移动端单次使用平均停留时长首超ChatGPT,下载量也快速追赶。谷歌将其嵌入自家生态策略见效,这与Gemini 3推出有关,还体现了全栈能力与早期谷歌文化回流。
DeepSeek-V3.2巨「吃」Token,竟然是被GRPO背刺了
DeepSeek-V3.2发布后引起关注,但长思考版本暴露出Token使用效率不佳问题,消耗远超同类模型。这或与GRPO算法缺陷有关,其目标函数存在长度和难度偏置,长度偏置仍是该版本高Token消耗的原因。
DeepSeek开源,Agent能力大升级,剧透2026!
DeepSeek昨晚更新并开源V3.2正式版及长思考增强版V3.2-Speciale,亮点是Agent能力进化。一年来它未增模型规模,靠架构优化等提升性能、降低成本,坚持自我路线很稳,V3.2继续提升能力。
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。
韩松等提出FlashMoBA,比MoBA快7.4倍,序列扩到512K也不会溢出
今年2月月之暗面提出MoBA,在处理长上下文有潜力,但业界缺乏对其性能设计原则的理解和高效GPU实现。来自MIT、NVIDIA的研究者提出FlashMoBA,解决了小块MoBA性能挑战,实验显示其在多方面表现优。