「Agent任务」共找到 4227 篇相关文章
将科研脏活累活真·丢给AI！上海AI Lab推出深度科研智能体FlowSearch
上海人工智能实验室推出深度科研智能体FlowSearch，它由动态结构化知识流驱动，有三大核心模块。在多个科研基准上性能领先，能让科研更高效，标志科研智能体迈向新阶段，还为未来系统奠定基础。
2.12页/秒，MinerU2.5太快了，1.2B硬刚腾讯、阿里
GPT - 4o等刷新OCR榜单，但产业界仍面临文档图像处理难题。MinerU2.5提出1.2B轻量级文档解析模型，采用创新解耦范式，在多基准测试表现出色，单卡吞吐快，还给出可借鉴创新点。
马斯克转发字节Seed&哥大商学院新基准：大模型搞金融，连查个股价都能出错
字节跳动Seed团队与哥大商学院推出开源金融搜索与推理基准测试FinSearchComp，含635个问题。评测显示大模型处理金融任务有差距，凸显金融AI能力评估重要性，还揭示了关键能力差距。
OpenAI 内部是怎么使用 Codex 的.pdf
文章基于对 OpenAI 工程师的采访和内部使用数据，汇总了 Codex 在 OpenAI 内部的使用案例和最佳实践。展示其在代码理解、重构迁移等七大场景的应用，还给出使用的最佳实践，认为未来潜力大。
谁说Scaling Law到头了？新研究：每一步的微小提升会带来指数级增长
很多人质疑扩大计算规模训练模型的做法，因Scaling Law面临收益递减。但新研究发现，模型单步准确率的微小提升能使完成任务长度指数级增长，还探讨了长程执行能力的衡量及影响因素。
字节跳动开源超强USO模型，AI绘图六边形战士来了
在AI图像生成领域，风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型，构建海量数据集，设计两阶段训练法，引入风格奖励学习范式，化解此难题，且已全面开源。
SFT远不如RL？永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。
字节发了个机器人全能大模型，带队人李航
字节推出Seed，其Robix视觉—语言单模型能搞定机器人推理、任务规划和自然语言交互，核心采用思维链推理和三阶段训练策略，效果超Qwen2.5 - VL、GPT - 4o等，负责人是李航。
00后以1.1亿美金「掀桌」，硅谷AI将书写影视新传奇 终结制片旧时代
00后Cecilia Shen创立的Cybever转型为AI原生影视工作室Utopai Studios，首年获1.1亿美元收入。其技术经四个阶段进步，能生成高质量3D虚拟环境，还带来两部大剧，有望改变影视行业格局。
字节Seed最新版原生智能体来了！一个模型搞定手机/电脑/浏览器自主操作
字节Seed发布最新版原生智能体UI - TARS - 2，采用All in one原生设计，表现优于Claude和OpenAI Agent等。它通过多轮强化学习，解决智能体操作图形界面的四大难题，在多测试中表现出色。