「任务复杂性」共找到 1989 篇相关文章
Sora 为什么输给 Codex？
本文探讨Sora输给Codex的原因。奥特曼称因Sora太吃compute，Codex优先级更高。Sora算力连续独占，成本难摊薄；Codex算力碎片可复用，能交错服务多任务，资源回报曲线更好。
Claude Managed Agents 公测发布！Agent 开发成本直降 500 倍
Claude 宣布 Managed Agents 进入公测，可大幅降低 Agent 开发成本。它能自动生成配置和代码，接管多项任务，实现长时间自主运行。多家早期客户使用后效果显著，还介绍了定价、接入方式及与自建的差异。
Agent失忆怎么办，Anthropic教你做好工作交接
文章指出AI Agent跨上下文窗口执行长任务时易失败，Anthropic用Opus 4.5实验发现，问题根源是交接差。解决办法是让Agent像人类工程师一样留文档、进度和测试，拆分流程，严格规范，提升测试覆盖率。
DeepSeek 推出快速模式和专家模式
DeepSeek web 端灰度测试快速模式和专家模式，快速模式用于日常会话，专家模式适合复杂任务，但不支持文件上传，上下文仅 128k。目前两模式能力与 v3.2 没差别，或为 v4 做准备。
他们想用AI发现不存在的物理学，然后用它去半人马座
美国初创公司 Physical Superintelligence（PSI），计划用 AI 加速物理发现。其核心平台 Emmy 能拆解研究问题。商业应用从 AI 数据中心切入，还参与费米探索者星际探测任务，目标平衡学术与商业。
将注意力旋转 90 度！今天，Kimi 的「注意力残差」火了
Kimi团队发布技术报告Attention Residuals，用依赖输入的注意力机制取代标准深度递归，解决传统残差连接的信息稀释和隐藏状态爆炸问题。实验显示其有计算优势，下游任务表现佳。
AI 会取代你的工作吗？Anthropic 用 200 万对话告诉你答案
Anthropic发布Economic Index第四期报告，分析200万次Claude对话，提出“经济原语”框架。发现AI对高学历任务加速效果更好但成功率低，还揭示Claude.ai与API差异，引入“有效AI覆盖率”等。
开源即屠榜！UniME多模态框架登顶MMEB全球训练榜，刷新多项SOTA纪录
格灵深瞳等团队联合发布通用多模态嵌入新框架UniME，刷新MMEB训练榜纪录。它是两阶段框架，经文本判别知识蒸馏和困难负样本增强指令微调，在多任务达SOTA，项目已开源。
把X接进Codex：AI终于有了自己的信息雷达
作者将X接入Codex，通过官方MCP直接调用X API获取数据。这让AI OS有稳定实时信号输入，成为主动工作系统。介绍接入步骤、费用及使用建议，如先跑小任务。
重生之我在AI时代当老板：让一群Agent互相PUA
MiniMax推出新Agent Mavis，可组建团队完成任务。其Agent Team分工明确，能解决单Agent在长程任务中的痛点，还将开源。此外，TokenPlan和Agent Plan合并，性价比提升。