「任务酒馆模式」共找到 2787 篇相关文章
从豆包手机谈起:端侧智能的愿景与路线图
近日,字节跳动发布豆包手机助手,标志大模型应用从‘Chat’迈向‘Action’。文章解析其关键技术,指出虽具实用价值,但端侧智能体面临安全、自主任务、个性化服务等挑战,还展望了手机助手与端侧智能体的未来发展。
SAPO:让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一,但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO,用平滑门控函数替代硬剪切,实验效果良好。
用豆包手机的这两周,我好像卷入了一场新与旧的战争。
作者用豆包手机两周,直播后使用微信任务致微信崩溃,遭阿里系等多家APP封禁,影响使用。互联网本质是入口之争,AI手机助手冲击超级APP利益,作者认为这是入口之争序章,建议短、长期不同对待。
AI问答,直接「拍」给你看!来自快手可灵&香港城市大学
来自快手可灵团队和香港城市大学的研究者提出「视频作为答案」任务范式,发布VANS模型。它由视觉语言和视频扩散模型构成,通过联合分组相对策略优化算法协同优化,在教学和预测应用上效果超现有模型。
Meta|提出RECAP,通过动态目标重加权回放,解决RLVR遗忘【文末送书!Agent相关】
近年来,可验证奖励强化学习(RLVR)提升了大模型在多任务上的性能,但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略,结合“回放”与“动态目标重加权”,保持模型通用能力,提升推理性能,还提高推理效率。
一封来自Transformer之父的分手信:8年了!世界需要新的AI架构
Transformer之父Llion Jones在TED AI大会上称要把对Transformer的爱好调成「低电量模式」。他认为大量资金与人才涌入使研究被「收窄」,大家只顾卷参数、抢发论文,没人探索新架构,他呼吁找回好奇心。
刚刚,GPT-5首次通过「哥德尔测试」!破解三大数学猜想
GPT - 5首次通过「哥德尔测试」,破解三大组合优化猜想。研究由海法大学和思科主导,团队设计五项测试任务,GPT - 5在三个简单问题上近乎完美,还推导出不同解法,标志AI从「学习数学」迈向「做数学」。
社区供稿丨MiniCPM-V 4.5 技术报告正式出炉
上个月开源的多模态模型 MiniCPM-V 4.5 广受好评,今日其技术报告出炉。报告从架构、数据和训练三方面探索高效路径,提出三大技术,使模型在多任务上突破,小参数规模下性能和推理速度佳。
制造企业如何实现 AI 产品经理“能力复制”?|极客时间 AI 人才培养实践
在数智化转型中,企业 AI 培训常难以转化业务价值。极客时间为某制造企业定制 AI 产品经理 OMO 训练营,以业务场景为导向,采用三阶段闭环培养模式,课程覆盖全链路,助企业培养人才、建立培养体系。
DeepSeek新大招曝光:下一步智能体
知情人士爆料,DeepSeek正开发有更强AI Agent能力的新模型,预计年底推出。此前DeepSeek-V3.1已具备更强Agent能力,在工具使用与智能体任务中表现提升。业内对其入局智能体看法不一。