「任务设计」共找到 3055 篇相关文章
从Debugger到Developer : 低代码时代新基准NoCode-bench，SWE-Bench作者力荐
浙江大学牵头联合多机构推出全新评估基准NoCode - bench，直面自然语言驱动功能添加任务，发现当前最佳LLM成功率仅两成。它构建严谨，任务挑战大，指明AI软件开发改进方向，且已开源。
鹏城实验室 X 中大hcp实验室推出 RADAR : 具身智能评测的新标杆
RADAR是鹏城实验室与中大hcp实验室为具身智能领域设计的评测基准，解决现有评测体系三大缺陷，通过创新设计揭示模型不足，为研究者提供方向，推动具身智能实用化。
Claude Code官方出教程了！创始人分享十大神级技巧，内部团队原来是这样用的
Claude Code 创始人 Boris Cherny 分享内部团队使用 Claude Code 的十大技巧，包括并行处理任务、用‘计划模式’启动复杂任务、投资 CLAUDE.md 文件等，还给出各技巧的具体操作方法及相关文档链接。
ACL 2026 综述：从事后解释到内生解释，大模型内生可解释性的前沿进展
大语言模型强大但解释性成问题，过去多事后解释，现更多研究者转向内生可解释性。ACL 2026 接收的综述论文梳理相关代表方法，总结为五类核心设计范式，指出该方向面临挑战但趋势清晰。
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。
想让机器人春晚包饺子？阿里达摩院：别急，先把「大脑」优化一下
阿里达摩院推出 RynnBrain 模型，从底层出发将时空记忆和物理空间推理训进模型，在 16 项具身 Benchmark 上达 SOTA。还开源 7 个模型，解决通用大模型在物理世界的局限，在多项任务表现出色。
AI开始玩乐高了？我拼一小时的乐高，它几秒就搭好，LegoGPT开源了！
卡内基梅隆大学提出LegoGPT，是首个依文本提示生成物理稳定乐高积木模型的方法。构建了StableText2Lego数据集，训练自回归大模型生成设计，还开发纹理生成法，设计能手动或机器人组装。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
Claude Opus 4.5 × Agent Skills：从第一性原理深入剖析
文章深入剖析Claude Opus 4.5与Agent Skills，介绍了Claude Opus 4.5发布，结合Agent Skills能让模型有专业级能力。还阐述Agent Skills高级设计模式、内部架构及执行生命周期，揭示其工作机制与优势。
AI 浏览器还没捂热，给 Agent 用的浏览器已经来了：Ego Lite
最近出现了给 Agent 用的浏览器 Ego Lite。与给人类用的 AI 浏览器不同，它让浏览器成为 Agent 工作台，有隔离任务空间，不打扰用户，解决了任务和执行环境间的距离问题。