「复杂任务生成」共找到 4343 篇相关文章
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
端到端语音模型：从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑，涵盖识别、合成等方面；阐述端到端语音模型构建，涉及表征、架构、训推和任务；还提及模型评估方法。
国内首次！8.9毫秒推理速度破纪录，1元打穿百万token
在2025人工智能计算大会上，浪潮信息发布元脑SD200和元脑HC1000两款AI服务器。前者让DeepSeek R1的Token生成速度达8.9毫秒，后者将推理成本降至1元/百万Token，解决了AI智能体速度与成本难题。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
从《塞尔达传说》理解 Agent 的上下文工程：Claude Skills 还是被低估了
Claude Skills 是为 AI 设计的「技能包」，能把复杂任务指令打包。作者认为其信息分层设计哲学是关键突破，以《塞尔达传说》为例，介绍了信息分层和按需加载理念，还阐述了三层架构及应用案例、挑战和通用原则。
最新智能体自动操作手机电脑，10个榜单开源SOTA全拿下｜通义实验室
通义实验室推出Mobile - Agent - v3智能体框架，在多核心榜单获开源最佳。它能完成复杂任务，在多智能体框架中灵活切换角色。团队搭建云环境基建，从多维度构建数据，用强化学习和多智能体协作提升其性能。
智谱AutoGLM上线：给每个手机都装上通用Agent，AI从"对话"走向"操作"的里程碑
智谱AI上线AutoGLM，这是全球首个手机通用Agent，能让AI操作手机完成复杂任务。其技术架构强大，在多方面表现优异，与其他AI助手相比优势明显，还推出情感语音模型GLM - 4 - Voice，正推动大模型落地AI手机。
波士顿动力机器人进厂打工现逆天操作！3D感知+实时追踪，人类捣乱完全不带怕的
波士顿动力的Altas机器人重磅升级，具备3D空间感知和实时物体追踪能力，可自主执行复杂工业任务。文章还解析其背后技术，包括2D感知、3D感知、物体位姿估计和校准等，团队未来将构建统一基础模型。
AI 取代不了放射科医生
人们曾认为AI图像识别技术会让放射科医生被淘汰，如杰弗里·辛顿预言应停止培训该类医生。但过去十年，放射科医生需求反而增加。文章以其为例，分析AI难取代的原因，如基准测试局限、医生工作复杂、AI落地困难等。
又多了一个哄孩子AI神器，一张破涂鸦竟能秒变迪士尼动画
年轻父母有了哄娃新法子，用AI可将涂鸦变动画。博主用Midjourney将妈妈30年前涂鸦做成动画，还给出提示词框架。介绍即梦、可灵、谷歌Veo3等工具，它们能快速生成音视频，各有优劣。还提到Meta的Animated Drawings玩法。