「科学多任务学习」共找到 3338 篇相关文章
OpenAI重回巅峰：GPT‑5.5全球SOTA，碾压Opus 4.7
OpenAI发布GPT - 5.5，定位为‘为真实工作而生的新一代智能’。它在编码、科研、办公等多领域表现出色，能力重心转向‘自主完成任务’，在多项评估中成绩优异，还能加速生物医学研究，且Token效率大幅提升。
The Batch: 944 | Llama 之后的时代
Meta发布首个AI模型Muse Spark，是多模态推理模型，在部分健康和多模态测试领先，编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少，该模型基准测试有竞争力，但其从开放转向封闭引开发者担忧。
“养虾”热潮下，专家帮你拆解Agent如何重写软件逻辑 | 奇点智能技术大会首日精彩回顾
2026 奇点智能技术大会聚焦 AI 发展新趋势，探讨 Agent 对软件与互联网产业的重构。会上发布白皮书、评测榜单，成立开发者社区，多位专家分享见解，涉及 AI 研发、模型协同、大模型演进及科学多模态模型等内容。
最新风口Harness，李开复、陆奇已重金入场
养虾人面临Token费钱、长程任务不靠谱问题，行业浮现Harness群体多智能体解决方案。OpenAI、Anthropic等顶尖玩家发现需更高约束系统。明日新程获陆奇、李开复投资，李笛团队将推新产品，检验群体智能能否走向C端。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态，产生幻觉，超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统，阐述Agent记忆四层演化及每层问题，推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
“不爱龙虾爱马仕”，为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw，Hermes由Nous Research出品，开源免费，安装便捷，支持多模型。其核心是闭环学习循环，能自我进化，技能可自动生成和更新，记忆系统更优，在多场景有优势，安全设计好。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（上）
文章深入解析OpenClaw技术架构与原理，它以Gateway为核心，是高度灵活的个人AI助手系统，改变了软件开发范式。涵盖统一控制平面、推理循环、定时任务等多模块。如Gateway负责消息路由等，推理循环控制运行逻辑。
OpenClaw 引爆 AI 安全焦虑，Armadin 的 Agent 攻防闭环会成为新范式吗？
OpenClaw走红使agent自主执行任务能力受关注，也带来网络安全风险。传统安全体系难应对，Google高价收购云安全公司释放信号。Armadin构建agent swarm系统形成自主防御闭环，介绍其理念、产品、案例及面临的技术挑战。
MiroMind新模型超越GPT-5.4，三位顶尖AI科学家加盟
MiroMind发布MiroThinker - v1.7模型家族，在深度研究任务中表现出色，其专有智能体MiroThinker - H1超越多个顶级闭源模型。同时，三位顶尖科学家加盟，分别负责推理模型训练等方向，公司聚焦推理与可验证性。