「复杂任务控制」共找到 2911 篇相关文章
腾讯AI Lab开源可复现的深度研究智能体，最大限度降低外部依赖
腾讯AI Lab推出全开源智能体框架Cognitive Kernel - Pro，解决现有开源框架依赖付费工具问题。它有模块化架构等核心设计，创新训练方法，在多任务中表现出色，降低外部依赖，相关论文登HuggingFace热榜。
Google重磅上线通用世界模型Genie 3 - 此即未来。
Google发布世界模型Genie 3，它与Sora等AI视频产品本质不同，像可实时演算的模拟器。Genie 3解决了前辈无法调和的矛盾，在交互、时长、控制等方面有突破，虽有局限，但打开新世界大门。
革命性突破！Windows-MCP 开源：AI 助手直接操控实体电脑，告别按键精灵！
在AI驱动的桌面自动化领域，传统工具部署复杂且性能受限。最近GitHub开源的Windows - MCP工具，能让AI助手与Windows UI原生交互，可进行点击、输入等操作，支持Windows 7 - 11，无需传统计算机视觉技术。
4K-Agent：可将低分辨率图像提升至4K高清智能体
图像超分辨率技术在多种视觉任务中重要，但传统方法泛化能力有限。德克萨斯A&M等大学研究人员推出4K Agent，其多智能体架构能将低分辨率图像提至4K高清，在多领域测试表现出色。
刚刚，微软推出AI浏览器，上网从此不一样了
微软Edge浏览器推出“Copilot模式”，将其变成AI智能体，有跨标签页情境感知等功能。该模式限时免费，支持语音控制等，还将增加新功能。微软此举或引发浏览器大战，未来浏览器AI模式可能收费。
AST | 西交大刘子扬、陈刚等：直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限，本文提出智能化优化经验学习框架，结合DNN流场预测模型与DRL优化方法，还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数，经验证效果良好，为气动优化提供新路径。
英伟达&MIT等推出Long-RL，长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
ACL 2025 | 指令遵循不能仅靠常识？GuideBench 揭示大模型如何“踩雷”领域指南规则
这篇ACL 2025主会论文聚焦提升智能体指南规则遵循能力。提出评估基准GuideBench，涵盖7类1272个任务。实验显示多数主流大模型指令遵循能力不佳，尤其数学推理挑战大，为模型迭代提供评估基准。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。