「任务执行能力」共找到 4803 篇相关文章
EMNLP2025 | 探究大语言模型的语言共享神经元提升低资源语言能力
论文提出BridgeX - ICL方法提升LLM低资源语言性能,通过三步实现优化。构建两类探测数据解决传统问题,识别重叠神经元,用HSIC选最优桥梁语言,在多任务实验验证其有效,揭示多语言机制规律。
北航LiveRepoReflection: 扭转乾坤-仓库级代码反射
本文提出LiveRepoReflection基准,评估多文件仓库代码理解和生成能力,含1888个测试案例。创建RepoReflection - Instruct数据集训练RepoReflectionCoder,评估40多个LLMs,结果显示其能有效测模型反思修复能力。
CVPR 2025 | 多模态统一学习新范式来了,数据、模型、代码全部开源
中国人民大学、清华和腾讯合作的CVPR 2025论文指出,当前多模态学习范式有缺陷。为此提出新范式,构建AV - UIE数据集、Crab框架,实现任务互助,在多任务上超垂类专家模型,数据、模型、代码开源。
从0到1带你速通 Marvis马维斯
AI 时代,Agent 产品虽强但普通用户使用门槛高。本文详细介绍腾讯 Marvis,它能让 AI 直接理解电脑,可执行多项任务。作者实测 6 个任务展示其功能,认为它是面向普通用户的系统级 AI 管家。
通义实验室新研究:大模型自己「扮演」搜索引擎,提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch,提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练,让LLM自给自足,节省API成本,在多问答数据集表现优,为智能化检索提供新思路。
Anthropic 发布最新研究:LLM 展现初步自省迹象
Anthropic 最新研究表明,Claude 展现出真实但有限的内省能力,能在某种程度上识别自己内部状态。研究团队开发验证方法,通过概念注入等实验进行测试,还发现认知控制证据等,不过该能力有局限。
教你构建私有 AI Coding 平台:Pi、DSH、Codex Harness 扩展能力对比与选型。
文章聚焦构建私有AI Coding平台,对比Pi、DeepSeek Harness、Codex Harness的架构、扩展能力及选型策略。介绍三者交互集成方式,分析其扩展特点,并为不同需求团队给出选择建议。
ICCV25 Highlight|格灵深瞳RICE模型狂刷榜单,让AI「看懂」图片的每个细节
格灵深瞳公司灵感团队自研的视觉模型基座RICE(MVT v1.5)刷榜多项视觉任务,在ICCV25获Highlight荣誉。它延续MVT系列理念,提升图片内部视觉特征差异性,在多任务验证中表现优异。
ICCV 2025 | HERMES:首个统一3D场景理解与生成的世界模型
本文介绍HERMES,首个统一3D场景理解与生成的世界模型。它由华中科技大学等团队合作研发,通过共享LLM驱动两大任务,解决了输入处理和任务融合难题,实验效果显著,为自动驾驶提供新范式。
腾讯网关TGW:用户无感知快速迁移及故障自愈能力 | USENIX ATC '25
腾讯与清华联合论文入选USENIX ATC '25,阐述稳定运行多年的TGW网关架构,展示无损迁移、故障自愈及定位系统。该架构应对业务流量挑战,有高性能、高可用等特性,还分享运营经验。