「多任务操作」共找到 5655 篇相关文章
55.9K star!微软硬核开源文档转换神器,LLM最佳拍档!
介绍微软开源的轻量级Python文档转换工具MarkItDown,它支持20+格式智能转换为结构化Markdown,专为LLM文本分析场景优化,解决开发者处理多格式文档痛点,还阐述其功能、技术架构等内容。
Claude独立破译370年前密文!仅44分钟,密码学家破防了
本文报道AI破解世纪密文事件:17世纪留下的两道未解密文,难倒人类密码学家数百年,被Claude Fable 5.1在无人类干预下用44分钟破解,展现AI在精力密集型任务的巨大优势。
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频,教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究,不依赖百万级3D标注,从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’,再用少量3D标注微调,转化为相机位姿估计能力,在多基准上提升精度且泛化能力强。
迈向原生全模态AI智能体:人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务,覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大,OmniAtlas 显著提升开源模型表现,并指出未来全模态智能体发展方向。
我们做了比你更懂 Java 的 AI-Agent -- Arthas Agent
Arthas是强大的Java诊断工具,但门槛高。Arthas Agent可将自然语言意图转化为Arthas操作,输出诊断报告。它技能优先、安全优先、循证闭环,通过多案例展示其诊断优势,还介绍使用方法和提效建议。
Agent取代App、机器人“盲区”、RAG成本失控……2026 奇点智能技术大会首批议题发布
4月17 - 18日,CSDN与奇点智能研究院联合主办的「2026奇点智能技术大会」将在上海举行。大会首次剧透部分核心议题,覆盖AI全生命周期各层面,多位技术专家将分享实战经验与前沿探索。
训练加速1.8倍,推理开销降78%!精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架,解决强化微调代价高问题。它精准挑题,预测难度,开销低、动态适应且平衡探索利用,在多任务表现佳,降本增效,有新范式。
0.005%参数量超越SOTA!提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT,利用大模型隐藏状态线性特征,仅训练极小线性层,在推理任务中超越主流奖励模型,实现计算效率与准确率双提升,且在多领域表现出色。
Qwen3-VL-Embedding系列上新:探索统一多模态表征与排序
2025年6月曾开源Qwen3-Embedding和Qwen3-ReRanker,现推出Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker。它们基于Qwen3-VL构建,能处理多模态输入,在多任务达业界领先,还介绍了特性、评测及使用方法。
GPT-5.2技术炸场!6大核心突破,办公效率拉满
OpenAI凌晨发布GPT-5.2,把专业级AI门槛拉到新高度。它有6大核心技术突破,精准戳中职场痛点。在GDPval基准测试中表现出色,有三级模型矩阵,不同版本满足不同需求,各方面能力均有显著提升。