「长程任务能力」共找到 4566 篇相关文章
我拥有了超能力！Meta最牛文科生让3个AI互掐，竟造出1人技术部
Meta产品经理Zevi Arnovitz零技术基础，借助Cursor和Claude治愈代码恐惧。他分享经历，用管理团队方式管理AI，建立开发流，还让AI互审代码。AI正让普通人构建未来，职场需全能构建者。
谷歌 Cloud AI 总监 14 年血泪复盘：AI 时代工程师不可替代的 5 类能力，代码反而排在最后
谷歌 Cloud AI 总监 Addy Osmani 复盘 14 年谷歌职场，指出在大厂代码非决定工程师发展的关键，分享 21 条心得，如用户至上、携手求真等，助工程师少走弯路。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
WRC整理床铺机器人背后模型曝光！端到端双系统全身智能VLA，仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型，可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0，结合真机数据集与架构，还构建开放数据集，评测结果优于π0模型，即将开源。
8B模型任务击败GPT-5？阶跃星辰开源Deep Think新框架，小模型解锁百万Token测试时计算
阶跃星辰推出并行协同推理框架PaCoRe，让大模型突破上下文窗口和处理速度限制。基于此框架，小模型能解锁百万级Token测试时计算。PaCoRe - 8B在数学基准测试中超越GPT - 5，还具备前沿性能、“综合”能力涌现等优势。
AI Agent的未来之争：任务规划，该由人主导还是AI自主？——阿里云RDS AI助手的最佳实践
文章以阿里云RDS AI助手实践为例，探讨AI Agent任务规划该由人主导还是AI自主。实测发现大模型自主规划效果不佳，企业更需稳定可靠，人工规划是最佳选择，还提出用‘混合规划’兼顾灵活与可靠。
Coding Agent 自主解题很强，但用户改一行代码就"翻车"？自所团队提出 SWE-Touch 揭示共享工作空间下的能力缺口
当前基于大模型的Coding Agent是热门研究方向，现有评测多假设其独占代码仓库。中科院自动化所团队构建SWE - Touch框架，对9个前沿模型测试，发现用户干预下模型性能下降、排名洗牌。
两份报告，两种 PMF：ChatGPT 跑通了 Copilot，Claude 验证了 Agent
OpenAI和Anthropic发布核心产品使用报告，展现ChatGPT和Claude用户心智差异。ChatGPT像Advisor，以询问、写作为主；Claude似Agent，随模型能力提升，用户倾向用其执行自动化任务。
关于GPT-6 Astra的三条判断｜甲子光年
北京时间9月4日凌晨，OpenAI发布GPT-6 Astra，演示其多种能力。「甲子光年」判断：GUI没消亡，是软件兼容层；Astra会“吞噬”App入口；传统Benchmark难描述Agent，任务闭环成关键。
解放双手！开源 AI 桌面智能体
桌面智能体Bytebot是拥有专属计算机的人工智能，有完整虚拟桌面。它能使用任意应用、处理文档等。赋予AI独立计算机可解锁新能力，项目地址为https://github.com/bytebot-ai/bytebot。