「生成任务」共找到 3906 篇相关文章
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。
万字拆解：Manus 的 PMF 到底是什么，以及谁在为它一直买单？
本文深入剖析 Manus，探讨其 PMF。分析其使用场景、产品价值，对比与 ChatGPT 差异，勾勒核心用户画像，还发现 AI 工具分工、用户消费特点等，指出 AI 竞争关键，阐明 Manus 边界与行业机会方向。
国产模型开源封神，谷歌Genie3紧急开源？蚂蚁AGI撕开世界模型闭源防线
蚂蚁灵波发布开源SOTA级世界模型LingBot - World，全面对标谷歌Genie 3，部分性能指标超越。它有高保真、长视频生成等优势，还能解决具身智能痛点，发布后引发海外关注，促使Genie将开源。
Gemini 3 Pro的位置，Kimi K2.5也想坐坐？
Kimi 发布 K2.5，在视觉编程上表现亮眼。它通过多模态训练涌现审美，能生成美观网页。与 Gemini 3.0 对比各有优势，Kimi Code 开源终端 Agent 功能强大，Kimi 还探索 Agent Swarm 协作新路径。
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。
两个Ilya的宿命轮回：老黄10亿美金开启赛博修仙！
OpenAI花1亿美金买Torch做「数据转接头」，想让ChatGPT成全科医生；Claude用超长文本窗口处理医学文献和数据。而NVIDIA投10亿与药企建实验室，用BioNeMo重写生命，开启药物生成新纪元。
Qwen3-VL-Embedding系列上新：探索统一多模态表征与排序
2025年6月曾开源Qwen3-Embedding和Qwen3-ReRanker，现推出Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker。它们基于Qwen3-VL构建，能处理多模态输入，在多任务达业界领先，还介绍了特性、评测及使用方法。
让 Claude/Codex/Cursor 少读文件、多懂代码：Serena 体验
Serena是“编码代理工具箱”，能让LLM像IDE一样理解和改代码，有符号级检索等亮点。适合大型代码库任务，10分钟可上手，有多种接入方式，还有提示词模板，能让AI操作更专业。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向吗？中科院新基准给出答案
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低长文本处理成本，中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知，含三大任务及衍生版本，测试结果有‘U型曲线’，还评测多种尖端模型。
阿里通义新年礼物：开源最强Qwen-Image-2512版本告别AI塑料感与文字乱码
通义万相新年前发布Qwen - Image - 2512版本。它是开源界最强文生图模型，在AI Arena盲测中表现出色。能消除AI塑料感，攻克文字渲染难题，在还原真实世界和重构视觉元素逻辑排版上有显著提升。