「核心任务」共找到 3480 篇相关文章
ICLR 2026 oral | AI代码真能进生产环境?SwingArena:从「写对代码Commit」到「通过CI审查」
过去一年大模型写代码能力提升,人们思考其能否参与软件工程核心流程。现有评测基准有缺失,SwingArena填补空白,将博弈引入评测,设计检索增强流水线,其开源后或成评估AI编程能力新工具。
训练加速1.8倍,推理开销降78%!精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架,解决强化微调代价高问题。它精准挑题,预测难度,开销低、动态适应且平衡探索利用,在多任务表现佳,降本增效,有新范式。
RoboChallenge发布年度报告:评测标尺够权威吗?
当下具身智能行业存在缺乏真实场景验证、评测标准模糊等问题。2025年原力灵机与Hugging Face推出RoboChallenge评测平台,2026年1月更新榜单。AI科技评论从技术和核心设计角度对其进行深度拆解。
揭秘!RLVR/GRPO中那些长期被忽略的关键缺陷
近年来大模型任务突破离不开RLVR关键技术,许多RLVR方法会进行组内优势估计,北航等最新工作揭示其存在系统性偏差,困难题优势被低估,简单题被高估。这会影响训练,论文提出校正算法。
0.005%参数量超越SOTA!提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT,利用大模型隐藏状态线性特征,仅训练极小线性层,在推理任务中超越主流奖励模型,实现计算效率与准确率双提升,且在多领域表现出色。
那个写出20万+阅读的写作Skill,我用扣子免费公开了
作者分享将写作工作流变成扣子技能的经验。扣子的Coze Skill功能让非编程人员也能沉淀专业经验为AI能力,创建简单。对比通用AI,技能产出更具风格。职场人可将方法论做成技能共享,普通人也能搭建。
480万人围观的Claude code实战使用指南进阶来了:一文讲清Skill,子代理和MCP
Eyad发布Claude Code开发实战进阶篇,深入剖析其底层系统的Skills、Subagents和MCP connectors三大核心能力。通过对比,突出Claude Code在上下文窗口上的优势,还介绍了各功能用法及复合效应。
哈工大最新研究AI Meets Brain
传统大模型有“健忘”问题,哈工大《AI Meets Brain》研究借鉴人类记忆机制,为AI智能体打造强大记忆系统。研究涵盖核心洞察、记忆形态、分类框架等内容,还探讨了记忆赋能方式及未来发展方向。
深度解读 AGI-Next 2026:分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛的 40 条重要判断
文章总结了 AGI-Next 2026 活动上核心观点。指出模型分化是趋势,有 To B 和 To C 等场景差异;自主学习是新范式;模型即 Agent,Agent 即产品;还分析了中美 AI 竞赛的现状与挑战。
从组件到 OS 的跃迁,MemOS 深度拆解:构建企业级 Agent 的高性能记忆底座【上】
本文深入剖析开源记忆方案MemOS,它将记忆从“外挂组件”升为“系统资源”。介绍其设计理念、核心架构,分析记忆需加工、分层调度和治理的原因,还阐述记忆三态及流转,最后展示MemOS Cloud的使用方法。