「复杂任务」共找到 2539 篇相关文章
ChatGPT 评估员工绩效,评得是真能力吗?
绩效考核季,不少管理者用 ChatGPT 生成绩效评语,认为高效。但文章指出,把关键管理工作交 AI 是‘职业肌肉’萎缩,还给出管理场景下 AI 使用清单,网友也对 AI 辅助绩效评估展开热议。
能效翻5倍!他们复刻人脑双记忆通路,造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者,受大脑皮层机制启发,打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片,处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
AI第一金主黄仁勋:日均花掉20亿
AI投融资火热,黄仁勋成最大金主。过去财年英伟达投资175亿美元,今年已投400亿。投资风格是大手笔、广撒网,涵盖AI模型、算力、硬件等。偏爱OpenAI,投300亿,但与各实验室关系复杂,投资也有商业考量。
跨维智能DexWorldModel斩获榜首,世界模型真正的考场在机器人执行里
今年4月,Generalist AI发布GEN - 1,其CEO表示不再将模型归类为VLA。当下VLA和世界模型是具身智能主流技术路线,多数世界模型在机器人任务上有瓶颈。跨维智能DexWorldModel在RoboTwin榜单表现出色,还开源EmbodiChain助力行业。
华人学生立大功!新王Mamba-3直击Transformer死穴,推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布,由CMU普林斯顿原班人马打造,15亿参数性能比Transformer高4%,长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学,推理优先,有三大核心技术,还能与自注意力层混合提升检索能力。
深入感知级别图像理解:UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越,但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept,构建感知属性定义系统与基准测试集,训练强基准模型,在多方面表现超现有顶尖模型,应用潜力大。
推理之父走了!OpenAI七年元老离职:有些研究这里没法做
新年伊始,OpenAI研发副总裁Jerry Tworek离职,他是编程和两大核心技术路线奠基者,攻克LLM编程和复杂推理商业化难题。他称想探索在OpenAI难开展的研究。此前已有多位核心人才出走,OpenAI或因商业化与安全问题留不住人。
数据合成篇|多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
文章以租赁导购助理“小不懂”为例,介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点,提出动态多智能体对话生成框架,阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案,展示数据和模型效果,还提及未来工作方向。
只需三步,就能认领一台AI手机!
最近全面开源的AutoGLM可让手机自己动起来,用户只需用自然语言描述任务,AI就能自动操作。不过此前安装部署较麻烦,现在智谱找到连安装都能“自己动”的方法,用Claude Code + GLM - 4.6,三步即可认领AI手机。
GPT-5.2发布即降智?背后华人被挖出,清北校友核心贡献
OpenAI发布GPT - 5.2,官方称其基准测试碾压Gemini 3 Pro,擅长完成有经济价值任务。但发布后实测有翻车情况,也有提前测试者称其很强。此外,背后多位核心贡献者为华人,如北大校友Yu Bai等。