「多任务」共找到 5302 篇相关文章
ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD
小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷,文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD,设计轨迹状态库减轻计算负担,引入非对称对抗损失增强风格一致性,实验显示其效果优。
无需NeRF/高斯点后处理,视频秒变游戏模型成现实!新方法平均每帧仅需60秒 | ICCV 2025
KAUST团队提出全新方法V2M4,能从单目视频直接生成高质量、显式的4D网格动画资源。该方法构建多阶段流程,涵盖相机轨迹恢复等关键步骤,平均每帧约60秒,比现有方法显著提速,论文已被ICCV 2025接收。
Claude 通过率不到 4%,SaaS-Bench 撕碎了 Computer-Use 的「全自动办公」幻想
UniPat AI用SaaS - Bench测试,让Agent在真实工作环境中执行任务。结果显示,Claude Opus 4.7端到端完全通过分数仅3.8%,多数模型表现差,还暴露Agent四种致命缺陷,揭示其与真实工作能力有巨大鸿沟。
27M参数战胜GPT-4!脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型(LLM)核心架构存在根本性缺陷,受大脑分层处理和多时间尺度启发,本文提出仅2700万参数的分层推理模型(HRM),免预训练与CoT标注,单次前向传播解决复杂任务,在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
智元办机器人挑战赛:清华&上海AILab夺冠,华南理工“单人成团”拿亚军
由智元机器人联合OpenDriveLab举办的AGIBOT World Challenge线下决赛在杭州IROS落幕。全球11支顶尖队伍在六大真实物理任务中角逐,清华联合上海AILab团队夺冠,华南理工、港大团队分获二、三名。智元还展示了产品线,精灵 - G2首次公开亮相。
阿联酋K2横空出世,数学、代码样样行,速度全球最快,GPT-4看了都得抖三抖
阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学与G42公司联合推出开源AI推理系统K2 Think,基于Qwen 2.5 - 32B模型。它靠六项技术性能出众,在多领域测试成绩好,还以小参数量媲美大模型,且全面开源。
用超图撕开知识边界:16万节点无师自通搞Agentic科研
传统知识图谱只能用三元组描述世界,难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边,让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’,并构建了超图进行实验,实现可验证的科学发现。
全国首部可信AI“技术安全+数据合规”标准来了,欢迎参与起草!
2025年国家数据局开展可信数据空间试点,在多领域落地经验。但实践中技术、合规等问题凸显。中国电子商会归口、智合标准中心起草《人工智能大模型可信数据协作安全与合规指南》,有诸多亮点,现公开征集起草单位和起草人。
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。
GRPO遭遇瓶颈?G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型,现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学(深圳)唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法,缓解小模型奖励稀疏问题,在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。