「多任务训练」共找到 6570 篇相关文章
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
MASFactory: 多智能体系统开发进入Vibe Graphing时代
AI能力迭代，多智能体编排却停留在旧阶段。北京邮电大学GAMMA Lab团队发布MASFactory，用Vibe Graphing编排多智能体系统，融合多种开发方式，有全栈可视化等优势，还给出实用案例和开源代码。
The Batch: 849 | 用于训练网页智能体的生成数据
开发网页智能体常需大量人力标注训练样本，卡内基梅隆大学与亚马逊团队实现训练数据生成自动化。他们构建数据集，通过智能体工作流程生成数据，微调后 Qwen3 - 1.7B 表现出色，还公开数据与方法。
华为发布如何利用RL训练强大的Deep Research Agent综述！
华为技术团队发布综述论文，首次系统性梳理利用强化学习（RL）训练强大的深度研究代理。论文指出传统SFT和DPO方法有局限，RL优势明显，还在数据构建、算法设计等方面给出进展与路线图。
Qwen3-ASR开源：够稳定，能流式，多语言！
今日正式开源Qwen3-ASR系列模型，含两个语音识别与一个语音强制对齐模型，支持多语种。依托创新技术实现精准稳定识别，1.7B模型多场景达SOTA，0.6B兼顾性能效率，强制对齐模型精度超传统模型。
千星项目LLMRouter：多模型路由，16+策略优化推理
UIUC开源智能模型路由框架LLMRouter，可自动为大模型应用选最优模型，有16+路由策略。该框架打通训练、评测等链路，解耦Route与Training模块，支持多轮协同等，还可插件式扩展。
训练数据枯竭怎么办？首篇「数据价值密度」综述理清思路
上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义，建立分类框架梳理现有工作，还指出该领域面临的挑战，为大模型训练提供指南。
PolyVivid实现多主体视频定制，身份一致性超越现有模型
现有视频生成模型在多主体定制中难保持身份一致与自然交互，上交和腾讯提出PolyVivid框架解决此问题。它在多方面优于现有方法，还介绍技术原理、演示效果，证明其在多领域有实用价值。
哈工大发布动画多智能体，文本一键生成连贯动画
随着多模态模型兴起，AI生成叙事性视频成热点，但现有方法处理长视频有挑战。哈工大发布AniMaker框架，由多个智能体协作，实现文本到动画自动化转换，解决了视觉连贯和叙事一致等问题。
支持持久化知识图谱！多Agent协同的革命性框架
Agent - MCP 是为经验丰富的 AI 开发者设计的多 Agent 协同框架，能解决传统 AI 开发难题。亮点有并行开发、持久化知识图谱和实时可视化协作，可让多 Agent 高效协作，避免上下文丢失和任务冲突。