「复杂任务控制」共找到 2911 篇相关文章
LeCun出手，造出视频世界模型，挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world，可预测未来帧，在多方面有优势，实验显示其性能显著，能降低对标注数据需求。
不拼参数，拼认知：工业AI的边界与深水区 | 甲子光年
如今AI渗透工业各环节，形成“大小协同”格局，但面临场景复杂、数据孤岛等挑战。西门子凭借深厚积累构建工业体系，其Industrial Copilot等产品落地中国，还自研基础模型突破瓶颈，围绕‘AI for Real’理念布局。
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
最强开源Agent！Kimi K2接入Claude Code，爽翻～【喂饭级教程+实测】
上周五Kimi开源最新旗舰模型K2，它是1000B参数MoE大模型，专为Agent场景优化，API已上线且兼容多API。文章给出Kimi - K2接入Claude Code的喂饭级教程及实测，实测显示组合表现有亮点也有不足。
比女皇报告还炸裂！67页AI深度调研刷屏，全球LLM大决战真正开始
硅谷财富管理巨头Iconiq Capital发布《2025年AI现状报告》，实测300家AI公司落地路径，揭示AI从概念走向实战的七大真问题，解析从构思到部署AI产品路径，核心关注高效构建、规模化落地等。
大模型首次直接理解代码图：不用Agent自动修bug，登顶SWE-Bench开源模型榜单
蚂蚁开源新模型CGM，首创将仓库代码图模态融入大模型，不依赖闭源模型和复杂Agent，仅需4步就能快速定位、生成补丁。它在多个测试基准中领先，技术论文等均已开源。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
深度拆解：为什么通用 Agent 的下一站是 Agentic Browser？
文章指出 2025 年 AI 圈新风暴眼 Agentic Browser 正形成。从 Perplexity 故事讲起，阐述传统系统和浏览器限制通用 AI 发展。厘清通用 Agent、AI 搜索等概念，分析 Agentic Browser 成通用 Agent 下一站的原因，预测 OpenAI 相关产品秋季前发布。
最大的开源GraphRag：知识图谱完全自主构建｜港科大＆华为
香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。