搜索：任务控制中心

「任务控制中心」共找到 2589 篇相关文章

告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越

传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。

纳米AI梁志辉认为超级搜索智能体是AI时代真正入口。纳米AI推出的「超级搜索智能体」结合多Agent协作等能力，是新解决方案。演讲分享了360对AI搜索、智能体搭建及浏览器的看法与探索。

Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验，该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法，也提及生产环境的挑战，此系统处理开放式研究任务价值大。

Figure 02机器人开启打工模式，创始人放出其分拣快递新视频，它动作流畅像人类，由端到端通用控制模型Helix自主驱动。此前它还在宝马生产线连续20小时轮班作业，Figure与OpenAI分道扬镳后推出Helix。

OpenAI推出医疗开源测试基准HealthBench，由262位多国医生合作打造，含5000段真实健康对话。评估显示o3综合表现最佳，顶尖AI处理任务能力超无辅助医生，HealthBench更真实专业有区分度，但也有局限。

清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。

文章指出在AI时代，传统企业研发部门正从成本中心转变为AI转型发动机。分析转型从研发出发的原因，介绍传统企业转型面临的难题及Agent的作用，还通过海信、三一重工、孩子王案例展示AI应用路径。

深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5，放弃基于视频生成模型的路线，训练时联合学习动作与未来世界表征，推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线，具跨背景泛化能力，为世界模型提供新思路。

新工作MLS - Bench覆盖12领域、140个研究任务，评测前沿模型科研能力。虽模型工程执行强，但科学发现能力弱，当前仍难提出有效算法创新。其评测已纳入Kimi K3和Qwen3.8 - Max官方发版表。

李飞飞等全明星阵容关注灵巧手研究，提出T-Rex模型。其通过给触觉单独开通路等方式解决触觉加入难题，在真实任务中表现出色，还为灵巧手领域带来从机身分化、启发专用场景应用等变化。