「多任务并行」共找到 5374 篇相关文章
一年从3B卷到0.xB:MonkeyOCRv2用0.7B拿下17语种文档解析开源第一
文档OCR正迈入小模型时代,MonkeyOCRv2以0.7B、0.6B参数在MDPBench上超越3B模型。它重新分配系统职责,采用互补预训练目标,还开源训练数据,且迁移到多任务表现良好。
Tilelang-1: Introduction
文章围绕TileLang展开,指出高层框架抽象层次高,难以满足算法创新和精细控制需求。TileLang将数据流与调度解耦,在易用性和性能间取得平衡。通过实例展示其语法和编译流程,实验表明它在多任务上超越现有方法。
文库 GenFlow 2.0,如何把 AI Agent 卷成“专家级”?
百度启动文库与网盘AI重构工程,8月18日GenFlow2.0发布。它生成的报告格式专业,能让用户实时干预任务运行,HTML在线报告交付体验好。其靠100多个专家Agent工作,构建了清晰产品层次和分层策略。
AI Agents和Agentic AI有什么区别?
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统,适合简单任务;Agentic AI是多智能体协作新范式,适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
中科大 × 华为联合突破!SparseRM:1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案,基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数,在多任务中性能优,还能融入下游对齐流程,为LLM高效对齐提供新可能。
牛!小米开源「音频语言模型」,超1亿小时预训练时间,音频理解和输出能力是真顶!
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio,有超1亿小时预训练时间。它能理解音频,70亿参数模型在多基准测试达SOTA,音频理解超Gemini - 2.5 - Flash,复杂推理优于GPT - 4o - Audio,还支持多模态任务。
提出“AI虚拟细胞”的团队,现在要虚拟整块组织了
2024年12月,瑞士洛桑联邦理工学院夏洛特·邦纳团队提出“AI虚拟细胞”。一年多后,AIVC方向有进展,但虚拟组织层面工作少。近日团队推出VirTues基础模型,解决空间蛋白质组学数据分散问题,在多任务表现好,还用于三阴性乳腺癌预测。
ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考?模型来告诉你!自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室,已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式,各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法,让模型自适应选模式,实验显示其在多任务有提升。
智谱终于发布GLM-4.5技术报告,从预训练到后训练,细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版,成绩亮眼引热议。现其技术报告发布,详述预训练到后训练细节,还介绍了开源 RL 框架 slime,展示模型架构、训练阶段等,评估了在多任务上的表现。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径:交大提出JTok模块,省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块,作为插件挂载在Transformer层,几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径,在多任务测试中全面提分,为大模型发展提供新方向。