「多任务学习」共找到 6120 篇相关文章
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻？字节世界模型新作，仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”，无需依赖语言模型，仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务，成功率远超主流模型，代码与模型已开源。
Trae-Agent 刚刚开源，Windows-MCP 操作你的电脑，Chrome MCP 让AI自动化完成浏览器任务。
Trae - Agent 开源，可完成软件工程任务。Windows - MCP 能让 AI 操作 Windows 系统，Chrome MCP Server 使 Chrome 成 AI 助理。还介绍了 Gemini Cli、Claude 等工具及特点。
西湖大学修宇亮：数字人重建，慢慢都会变成基础模型的微调任务 | GAIR 2025
12月13日，西湖大学修宇亮在GAIR 2025分享数字人重建进展。其团队成果UP2You将建模时间从4小时缩至1.5分钟；ETCH获更准确内部人体结构；Human3R可实时动态重建人物场景。他认为未来数字人重建将成基础模型微调任务。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等：基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中，高保真数据获取成本高，低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法（OMA - HNN），含MA - HNN和在线渐进采样框架，经测试验证了其有效性和实用性。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等：基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法，提出基于共享并行架构的融合策略，区分公共与私有特征，提升融合框架表征能力，还通过算例验证方法有效性。
6.6K标星！微软开源Agent自我优化框架，为智能体注入持续学习能力！
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning，加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化，有事件追踪等核心能力，安装简单，应用场景丰富。
VLA大模型做长任务总断片？同济KC-VLA用关键帧链给治好了
VLA大模型记性是短板，处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架，用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力，还构建了长时序记忆依赖基准测试，实验显示其性能优越。
阿里开源QwenLong-L1：首个以强化学习训练的长上下文推理大模型
LRMs扩展到长文本场景是挑战，阿里开源QwenLong-L1框架，是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件，QwenLong-L1-32B性能领先，与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。
国庆这8天，我发现和AI辩论才是最高效的学习方式。
作者国庆假期与AI辩论，以自身关于AI时代信息筛选的观点为例，阐述和AI辩论是高效学习方式。先提出观点，后与AI多轮交锋，过程虽痛苦但能促使人思考、完善观点，还给出与AI辩论三步法。
让强化学习快如闪电：FlashRL一条命令实现极速Rollout，已全部开源
清华AIR、字节联合团队曾发布DAPO实现大规模LLM强化学习。刘力源、姚峰团队发现DAPO-32B中rollout生成是瓶颈，推出FlashRL，应用INT8/FP8，用TIS解决不匹配问题，加速显著且不牺牲性能，一条命令即可使用。