「异构任务协同训练」共找到 2337 篇相关文章
世界模型原生新一代范式！极佳视界斩获全球第一后，GigaBrain-0.5M*再进化
具身世界模型新一代原生范式登场，GigaBrain-0.5M*在多真实机器人任务中数小时零失误。它依托世界模型，创新引入人在回路机制，研发采用四阶段闭环训练流程，优势显著。
六联智能聚力AI谱新篇！
2026年2月1日，六联智能18周年感恩盛典在深圳启幕，展示其从IDH代工转型全栈式AI服务商历程。企业锚定目标，与英特尔协同打造全栈解决方案，还明确战略，各方达成AI产业发展共识。
ChatGPT群聊来了，Slack和钉钉要哭了
ChatGPT上线群聊功能，目前处于试点阶段。它与Slack、钉钉不同，是在AI里长出协同。有潜水和主动两种互动模式，还将加入多种功能，或改变协作赛道格局。
突破Agent长程推理效率瓶颈！MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。
最强MCP开源：Windows-MCP
Windows MCP 是轻量级开源项目，能让 AI Agents 与 Windows 无缝集成。它弥合大语言模型与 Windows 差距，可执行文件导航等任务，有诸多关键特性，还给出在 Gemini CLI 和 Claude Desktop 的配置方法。
只用2700万参数，这个推理模型超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型（HRM），该模型仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上超越DeepSeek和Claude等模型，还引入近似梯度等创新设计。
7万个模型、1600万开发者，阿里魔搭已建成中国最大AI开源社区
首届魔搭开发者大会公布，魔搭社区开源模型超7万个，用户达1600万，成中国最大AI开源社区。阿里云CTO周靖人认为‘云端协同’是重要课题，魔搭要覆盖模型全生命周期，减少模型落地差距。
微软开源多智能体自定义自动化工作流系统，加速搭建基于AI的自动化系统
微软开源多智能体自定义自动化工作流系统，可助企业用AI智能体实现复杂组织任务自动化。该方案整合多项Azure服务构建管道，有聚焦核心价值等功能，还给出部署指南与成本估算。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
给 Agent Skills 装上眼睛：MMSkills 用多模态技能包教会智能体看状态、做决策
上海交通大学和小红书团队推出面向通用视觉 Agent 的多模态技能框架 MMSkills，将可复用技能扩展为多模态程序性知识，通过 branch loading 调用视觉证据，在 GUI 与游戏任务评测中表现出色。