「任务设计」共找到 3055 篇相关文章
从第一性原理出发的RAG推理新范式来了，蚂蚁DIVER登顶权威基准
当前RAG系统处理多步逻辑推理任务有局限，蚂蚁集团团队提出DIVER框架解决推理密集型检索难题。它将检索任务分四阶段，在BRIGHT榜单领先，行业对比优势明显，医疗应用效果好。
Lumina-mGPT 2.0：自回归模型华丽复兴，媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型，统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略，实验表现优异，后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。
接下来要失业的可能是设计师
新版Google Stitch升级为AI原生设计平台，引发市场震动，致Figma股价暴跌。它带来无限画布、设计文档和直接编辑功能，预示Vibe Design到来，虽目前设计较糙，但发展路径或类似Vibe Coding。
将文章、故事变成漫画脚本提示词参考
文章给出将文章、故事变成漫画脚本的提示词参考，包含生成脚本和画图示例对话，从视觉风格、封面设计、布局、叙事结构、对话与文字设计等方面提出详细要求，为漫画脚本创作提供指引。
最详细的 DeepAgents 实战拆解：一次看懂LangChain全新深度智能体框架
本文深入解读了LangChain推出的全新开源项目DeepAgents。它定位为“深度Agent”框架，能提升复杂场景下Agent能力。文中通过股票分析实例展示其任务规划、文件系统、子智能体三大核心机制，还介绍原理与未来发展方向。
LoRA中到底有多少参数冗余？新研究：砍掉95%都能保持高性能
这篇创新研究介绍了LoRI技术，证明即使大幅减少LoRA的可训练参数，模型性能依然强劲。研究团队在多个任务上测试了LoRI，发现仅训练LoRA参数的5%，LoRI就能匹配或超越其他方法的性能。
开源Agent新标杆：通义WebSailor多榜夺魁，挑战OpenAI高难度Agent基准BrowseComp
信息爆炸时代，传统搜索引擎难满足需求，开源Web Agent在极端复杂任务表现不佳。阿里巴巴通义实验室推出WebSailor，通过创新数据构造和训练方法，在BrowseComp等挑战上取得突破，缩小与顶级封闭系统差距。
33%！Claude、GPT、Gemini 在真实网站上集体翻车，ClawBench 把 AI agent 打回原形
ClawBench让AI在144个真实网站执行153个日常任务，结果惨烈，如Claude Sonnet 4.6每三任务翻车两个，GPT - 5.4仅完成10个。它还揭示AI在真实环境的问题，为评估模型提供标尺。
首个自主数据科学的智能体
DeepAnalyze是业界首个能自主完成数据科学任务的智能体大语言模型，可自动执行数据准备、分析等任务，支持多种数据源，且模型、代码等全部开源，还给出了使用和开发方法。
让视觉语言模型像o3一样动手搜索、写代码！Visual ARFT实现多模态智能体能力
上海交大等团队推出多模态智能体训练方法 Visual-ARFT，让视觉语言模型有「工具智能体」能力，还开源项目。它能自动调用工具、拆解任务，团队构建 MAT-Bench 评测，其在多任务超 GPT-4o。