「任务迁移」共找到 2179 篇相关文章
微软 SkillOpt：不动模型权重，只训练那份「技能说明书」
微软研究院 Yifan Yang 等人推出 SkillOpt，思路反直觉，不动模型权重，把「技能文档」当可训练参数。它在 52 个组合中表现最优，技能可迁移，代码已开源，还支持多操作。
陶哲轩亲测Claude跑崩电脑，全靠这份保姆级指令清单翻盘
全球顶尖数学家陶哲轩实测Claude Code，首次完全放权致电脑崩溃。后拆分任务、给出「保姆级」指令，约半小时完成证明。他强调人类应保持「人类在环」，拒绝过度依赖AI。
OpenAI深夜发布ChatGPT Agent：能主动思考、自选工具，智能体赛道大变天
今天凌晨1点，OpenAI发布ChatGPT Agent，它能自主思考行动，自选工具完成复杂任务。首席执行官Sam Altman发文介绍，虽实用但有风险，内置安全机制。测试中表现优异，网友期待体验。
1000+页PDF解析速度暴涨3倍，MinerU模式不香了
百度PaddleOCR推出HPD - Parsing小模型，文档解析速度大幅提升，是上一代最快模型的1.62倍、自身原解码方式的3.06倍。它采用层级并行解码架构，有两层并行设计，效果出色且兼容性好，还分享了优质训练方法和优化思路。
最权威的Skills编写指南来了！33页，Anthropic亲自发布
Anthropic发布33页《Skills编写完整指南》。Skills能为智能体注入行业经验与工作流，实现复杂任务自动化。指南梳理了编写逻辑，涵盖定制、构思、测试、发布等全生命周期内容。
GraphRAG，这次被G-Reasoner统一了
大语言模型在知识密集型任务中存在局限，GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架，含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块，在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。
游戏教父 John Carmack：LLM 不是游戏的未来
游戏教父 John Carmack 认为 LLM 不是游戏未来，强调交互式体验学习重要性。他倾向游戏和虚拟环境研究，分析 Atari 游戏强化学习问题，还提及离线学习、迁移学习等方面挑战。
MiniMax M3 实测：第一流的模型，已经对执行层动手了
文章对 MiniMax M3 模型进行多维度实测。它强化 Coding 与 Agent 能力，能完成长任务，与 Sonnet 4.6 竞技各有优势，多模态能力强，价格有竞争力，MiniMax Code 意在争夺开发者工作流入口。
让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作，东大团队给了新解法
东南大学魏秀参团队提出 RAAP 解决具身智能领域可供性预测难题。它将 affordance 分解，设计互补推理机制，每任务仅需数十样本，已被 ICRA 2026 接收，实验显示其性能优于基线。
「豆包手机」被智谱开源了，AutoGLM 实测
豆包手机发布后火爆，智谱开源AutoGLM，能让安卓手机变「AI手机」。作者实测，它能完成点外卖、比价等任务，设计贴心尊重隐私。适合开发者、效率爱好者等，还会推动Phone Agent生态发展。