「科学多任务学习」共找到 3331 篇相关文章
OpenAI还在讨论“异星心智”，乐享科技已经造出来了｜甲子光年
本文对比OpenAI对异星机器心智的风险预警，介绍中国乐享科技基于仿生神经科学思路，研发出面向机器人的以太大模型，已完成多场景验证，将举办户外开放直播测试，探索具身智能新路线
能识图、看视频，也能理解软件界面：蚂蚁百灵开源Ling-3.0-flash-VL
本文介绍蚂蚁百灵开源的多模态大模型Ling-3.0-flash-VL，该模型采用稀疏混合专家架构，支持图片、视频、软件界面理解，可将视觉信息用于推理与任务执行，开放权重采用MIT许可证供开发者部署测试。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。
为了「自我锤炼」，OpenAI 造了一个攻击力极强的「AI 黑客」
OpenAI宣布扩展网络安全计划Daybreak，推出GPT‑5.6‑Cyber，分蓝队和红队。红队模型模拟黑客找漏洞，能力强悍，高危安全任务完成率达95%。但此举也带来安全风险，OpenAI采取分级授权等措施。
爆火的腾讯WorkBuddy发了篇论文，公开了自家底牌
腾讯 WorkBuddy 团队将内部模型选型评测等开源成 Benchmark，公开多模型 Agent 工作台选型底牌。Bench 优点是任务分布真实且开源可审计，论文介绍了核心方法论、四大赛道拆解、榜单结果，还对比了现有工作。
世界模型炒作了半年，反应速度还不如 VLA？穆尧团队和百度智能云给出最新解法
生成式世界模型用于机器人控制备受争议，因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM，解决推理延迟和时空分辨率错配问题，在任务成功率和推理速度上领先，还需系统协同推进落地。
LeCun 两连推！LeJEPA 核心作者最新论文，改写 JEPA 表征坍塌困局
社交平台X上，研究工作VISReg获图灵奖得主Yann LeCun两连推。它精准命中JEPA世界模型核心痛点——表征坍塌，不靠“外挂”、仅用1/10数据，就在15个数据集上力压7大主流自监督学习算法。
图灵奖得主首度入局中国物理AI公司：曹操出行凭什么？｜甲子光年
Robotaxi行业竞争重点转向安全可信能力建设。6月29日，图灵奖得主约瑟夫·希发基思出任曹操出行AI创新中心首席科学顾问，其理论可补全自动驾驶可信论证体系，助曹操出行搭建全链路可信AI底层安全框架。
分享10本我觉得AI时代应该必读的好书。
作者推荐10本非AI直接相关但对理解和学习AI有用的书，如《失控》助理解AI本质，《人有人的用处》探讨人机关系，《系统之美》揭示AI使用代价等，这些书构成AI时代底层方法论。
Token烧不起了？比肩Claude Opus 4.6免费模型来了，还将开源
昆仑万维旗下天工AI发布SkyClaw - v1.0，为Agent场景深度优化，免费试用后将开源，价格低。性能超同级别开源对手，逼近闭源巨头。训练围绕环境构建、数据合成、强化学习展开，适合长链路Agent工作流。