「长任务时代」共找到 3501 篇相关文章
ICML 2025 Oral工作再升级！上海AI Lab联合复旦、港中文推出支持更长视频理解的最佳工具VideoRoPE++
上海AI Lab联合复旦、港中文推出支持更长视频理解的工具VideoRoPE++。它确定了将RoPE应用于视频的关键特性，构建评测基准V - RULER，提出外推方案YaRN - V，在多任务中优于先前RoPE变体。
Transformer已死？DeepMind正在押注另一条AGI路线
谷歌团队借鉴人类联想记忆，提出嵌套学习，解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化，构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色，或开启AI从被动训练到主动进化大门。
文生图Scaling新变量，被字节Seed团队发现了
ByteDance Seed团队研究发现，文生图模型中自然语言Caption变长，不意味着模型获更多视觉监督，其信息量更能预测训练损失。团队提出Structured Prompt，从两侧提升文本条件，在多任务上取得显著提升。
又一个Kimi K3下周开源！Qwen3.8-Max编程、办公、科研都能自己干了
Qwen3.8-Max是Qwen家族迄今最强模型，2.4万亿参数，下周将开源权重。它在多项基准测试中表现出色，能连续自主工作数天，在编程、办公、科研、长周期任务、多模态等方面全面提升。
谷歌开源高效文本提取 Python 库LangExtract
谷歌开源 Python 库 LangExtract，能用大语言模型从非结构化文本提取结构化信息。它定位精确、输出可靠，支持多模型，适应多领域，还能处理长文档，通过示例介绍了使用方法。
真·开外挂！MIT新研究：架构0改动，让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
AI学会梦里干活！Claude发布3大进化，Dario：单人公司10亿美金爆发
在 Code with Claude 大会上，Anthropic 为 Claude Managed Agents 上线三项功能。‘做梦’解决记忆退化，成果评估自动检查工作，多 Agent 协作让复杂任务分工处理。Dario 称 AI 时代单人公司或达 10 亿美金营收。
突破传统检索瓶颈！阿里通义实验室发布 WebDancer，开启多步推理智能体新范式!
在信息爆炸时代，传统检索技术缺乏动态决策能力，难以满足多步推理需求。阿里通义实验室发布的 WebDancer 基于 ReAct 框架，通过四阶段构建，在测试中表现优异，未来规划拓展工具生态、突破任务边界等。
百度Qianfan-VL，发票/图表/合同等PDF识别94.75%刷新纪录！
当前主流视觉 - 语言模型在企业级应用有难点，百度千帆团队提出Qianfan - VL系列多模态大模型，在通用和企业级任务表现出色，基于自研芯片训练，还提供框架与管线降低成本。