「领域特定任务」共找到 3685 篇相关文章
社区供稿丨35B参数科学性能比肩万亿参数模型,『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日,上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview,参数35B,多领域比肩万亿参数模型。它深化与昇腾算力生态协同,探索‘通专融合’,强化科学及智能体能力,‘算法 - 系统 - 算力’协同提升训推效率。
微软AI CEO:倒计时18个月,AI将接管这些美国白领
微软AI CEO苏莱曼称未来12 - 18个月,诸多白领工作将被AI自动化。微软启动大规模自愿退休买断计划,虽未提AI,但各项动作都指向它。不过,现实中AI对岗位的替代情况复杂,也创造了新岗位。
压缩即是全部 —— 菲尔兹奖得主给数学和 AI 的一封信
2026年3月,菲尔兹奖得主Michael Freedman发表论文《Compression is all you need》,用代数模型回答人类构建数学、人类与形式数学区别、人类数学家与AI协作三个问题,答案是“压缩”。文章还探讨了压缩在多领域的体现及对AI的意义。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈,北大团队提出SEAlign对齐框架:显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好,但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架,通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点,提升模型在真实工程任务表现,成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。
超越VLA与世界模型,银河通用发布LDA,全谱系数据跑通Scaling Law
近期具身智能领域竞争激烈,银河通用联合多机构发布 LDA-1B 模型,能统一利用各类具身数据。它在基准测试中表现出色,代码已开源,还解决了数据格式、质量等问题,实战效果也很突出。
LLM 仅靠自身就能增强推理?SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号,SePT仅用模型自身生成的答案自训练,能提升推理能力,数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁,设计关键是温度解耦等,不损模型通用能力,代码易迁移复现。
Claude Opus 4.7连夜突袭:或将抢走全球7亿打工人饭碗!
Anthropic正式发布Claude Opus 4.7,定义为当前可广泛使用的最强Claude模型。其核心升级在复杂任务执行、高清视觉理解和长链路工作流,视觉能力大幅提升,在多方面超越对手,普通用户使用有三大变化。
告别人工干预!KDD Cup 2026 Data Agents 赛道:定义下一代数据智能体能力边界
KDD Cup 2026 发布 Data Agents for Complex Data Analysis 赛道,由香港科技大学(广州)和清华大学联合承办。旨在推动 AI 告别人工干预,具备自主任务分解等能力,还推出 DataAgent - Bench 测试平台,有丰厚奖励,公布关键时间节点。
时隔9个月Meta全新模型Muse Spark发布:闭源,原生多模态,一发布就落后?
时隔9个月,Meta推出Muse家族首款大模型Muse Spark,原生多模态推理,但能力表现一般,编程领域落后于opus 4.6和GPT 5.4等。它有沉思模式,致力于成个人超级智能,技术亮点多,性能高效。
OpenClaw逼出Claude最强反击!GUI操控电脑和真人无差别,网友:这得花多少token?
Claude Code升级Computer Use能力精准反击OpenClaw,基于GUI操作,像真人操控电脑。升级后无需API或CLI改造,能操控传统软件,还上线远程控制、定时任务功能,有安全分层设计。已向Claude Pro和Max用户开放。