「科学多任务学习」共找到 3331 篇相关文章
AI牛马实现“干中学”!上海AI Lab联合推出智能体自我进化新框架
上海人工智能实验室等研究者提出MUSE智能体框架,让智能体实现“干中学”。它围绕分层记忆模块,通过先做、再反思、然后进化,解决现有智能体痛点,实验表现出色,还展望了未来优化方向。
具身智能迎来ImageNet时刻:RoboChallenge开放首个大规模真机基准测试集
近日,RoboChallenge推出全球首个大规模、多任务真机基准测试。它构建开放、公正、可复现的‘真实考场’,为视觉 - 语言 - 动作模型提供评估标准,推动具身智能发展,还提供远程测试服务等。
将科研脏活累活真·丢给AI!上海AI Lab推出深度科研智能体FlowSearch
上海人工智能实验室推出深度科研智能体FlowSearch,它由动态结构化知识流驱动,有三大核心模块。在多个科研基准上性能领先,能让科研更高效,标志科研智能体迈向新阶段,还为未来系统奠定基础。
SOTA级的Embedding模型!F2LLM模型、数据、代码全部开源,人人可用
Embedding 模型应用广泛,但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM,含 0.6B、1.7B、4B 系列模型,仅用六百万数据微调基座,在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性?清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章,揭示强化学习(RL)提升具身大模型VLA泛化能力的优势,对比其与SFT差异,还提出评测基准和训练方法,为VLA训练提供新方向。
OpenAI DevDay重磅新品曝光:Agent Builder来了!拖拽即可构建AI应用
OpenAI将在10月6日DevDay推出Agent Builder,用户能通过可视化画布拖拽构建AI智能体工作流,连接模型、工具等编排任务。其对手是n8n、Zapier,可集成第三方服务,降低AI应用开发门槛。
亚马逊“盲眼”机器人30秒跑酷首秀惊艳!华人学者领衔
亚马逊机器人团队FAR发布人形机器人研究成果OmniRetarget,它能让强化学习策略在复杂环境学技能并零样本迁移。该成果通过交互网格建模关系,经实验验证优势明显,背后团队由华人学者领衔。
奥特曼:感受不到GPT-5变强,是因为你还不够「专业」
GPT-5发布后口碑不佳,直播事故、网友吐槽、专家唱衰不断,有人喊出‘AI第二次寒冬要来了’。但奥特曼认为这是节奏和期待错位,GPT-5在科研等高阶领域有提升,技术范式也有转变,且OpenAI仍看重规模。
2.12页/秒,MinerU2.5太快了,1.2B硬刚腾讯、阿里
GPT - 4o等刷新OCR榜单,但产业界仍面临文档图像处理难题。MinerU2.5提出1.2B轻量级文档解析模型,采用创新解耦范式,在多基准测试表现出色,单卡吞吐快,还给出可借鉴创新点。
超越免训练剪枝:LightVLA引入可微分token剪枝,首次实现VLA模型性能和效率的双重突破
文章介绍LightVLA框架,它是用于提升VLA推理效率和性能的视觉token剪枝框架。针对VLA模型计算开销大、推理延迟高问题,提出两大创新,在LIBERO实验中性能超经典模型,还实现推理加速。