「多任务操作」共找到 5652 篇相关文章
AI首次拿下IMO官方满分金牌，背后藏着一套自我纠错机制
在第67届国际数学奥林匹克（IMO 2026）上，小红书的「dots-note-3.0」成为首个获官方满分金牌的AI模型。它解题时自我检查修正，有自主探索能力。之后模型要应对生活中长周期、多变任务的挑战。
Agent 跑分追平 Codex、成本低至 1.95 美元，这家中国公司做到了
德勤报告显示86%多Agent项目落地失败，硅谷也出现‘无限智能体死循环’。EvoMap团队的EvoX采用‘蜂群式自进化’打法，系统容错率翻倍、完成率跃升，成本大幅降低。跑分追平Codex，还展现出自组织潜力。
50FPS、成本打掉70%，魔芯MoWorld把世界模型带进产业时代
近期，魔芯科技联合浙江大学潘云鹤院士、华为等发布实时交互世界模型MoWorld，推理速度超50FPS，部署成本仅为同规模GPU方案的30%。它全链路优化，将用于多行业，魔芯也完成亿元美金融资。
蛰伏一年，周衔团队带来首个具身基础模型，烹饪做实验弹琴，效果炸场
Genesis AI公布首个机器人基础模型GENE - 26.5，能完成烹饪、解魔方等复杂任务。该模型是全栈系统，以仿真加速迭代，用自研手套采集数据，还重写控制栈。公司后续计划发布全身机器人。
RAG搜对了却答错？德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26
RAG是大模型落地标配技术，但存在搜到文档却答错的痛点。德国萨尔大学等团队提出Disco - RAG框架，在‘搜’和‘答’间加入‘读懂’环节，已被ACL 2026主会录用，在多基准测试表现优异。
迎接智能体的「觉醒时刻」：EverOS全球公测开启Agent Memory自进化序章
随着主动执行型 Agent 爆发，AI 向自我演化智能体跃迁，但现有 Agent 有诸多痛点。EverMind 团队公测专为自我演化智能体设计的记忆底座 EverOS，它依托核心算法与进化引擎，提升任务成功率，解决多项技术难题。
港大×复旦×上交：视触觉融合+闭环纠错，让机器人双臂协作不再「盲操」
港大联合复旦、上交大提出TAMEn，在UMI框架上全方位升级，构建视触感知融合等数据闭环，打通数据采集到再训练链路。其三层闭环让机器人学得更快准高效，在双臂协作任务中提升成功率。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。
全球首家具身数据独角兽诞生：光轮智能完成10亿元融资，开启具身数据规模化元年｜甲子光年
具身智能进入数据Scaling Law时代，光轮智能完成10亿融资成全球首家具身数据独角兽。它构建了World-Behavior-Eval数据引擎体系，在多领域获国际交付冠军，客户涵盖顶尖企业，正构建物理AI时代基础设施。
杭州再出黑马，中国千亿市场被炸穿！AI「杀死」会计，达摩院大佬出手了
杭州精算家的「深蓝财鲸」炸穿国内千亿财税市场，实现90%降本。它具多智能体协作框架与动态策略进化引擎，冲击传统代账公司和中小企业财务岗，其团队来自达摩院，对标美国巨头Intuit。