「多任务能力」共找到 7386 篇相关文章
The Batch: 939 ｜在推理阶段学习长上下文
大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢，研究人员提出TTT - E2E方法，通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中，还展示了其运作方式、测试结果等。
鹅厂员工那些“需求很大，却没人做”的小程序？
鹅厂员工分享了多个需求大却没人做的小程序idea，如“鹅众点评”、展示商场餐厅实时人流量的小程序、老年人“极简版”工具小程序等，涵盖生活、出行、旅游、育儿等多方面。
关于具身智能「触觉」，你想知道的都在这篇综述里了
本文由香港科技大学（广州）熊辉教授团队牵头，联合多所高校，全面梳理截至2026年第一季度具身智能触觉前沿研究。介绍触觉重要性、多模态触觉融合流程、全景蓝图，指出面临挑战并展望未来。
Claude Code越更越废？！大厂AI主管公开怒喷思考深度暴跌，官方回应更被怼爆 ：菜成AI“玩具”
Claude Code在2月更新后无法用于复杂工程任务，AMD AI团队主管Stella Laurenzo分析发现其思考深度下降67%、算力消耗增加。开发者不满，Claude Code负责人回应未获认同，部分开发者考虑转用Codex。
阿里云 Tablestore 基于 Mem0 为 OpenClaw 构建记忆系统最佳实践
文章指出 OpenClaw 原生记忆有失忆、多 Agent 记忆不通等问题，介绍阿里云 Tablestore 基于 Mem0 为其构建记忆系统的实践，包括优势、安装步骤，实测记忆持久生效，还提及后续实践值得期待。
三点十四分的狗
文章指出AI记忆面临诸多困境，如记不住、记太多，还有记忆审计和沉淀判断力等问题。作者认为遗忘是记忆系统的重要功能，AI应学会主动遗忘，谁先解决此问题，谁就能做出真正懂人的AI。
让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。
Soul App 又又又开源了！这次是实时交互数字人，支持小时级长视频甚至无限时长！
Soul App 新开源实时数字人项目 SoulX-LiveAct，解决 AR 扩散模型流式生成稳定性问题。它实现 20 FPS 实时流式推理，延迟 0.94 秒，支持无限时长，有恒定显存等亮点，可用于多场景。
让AI变成Super员工的秘密：高效训练Skills
文章复盘打造 web - testing Skill 的 4 个翻车教训，分享工程化训练心法。指出训练 Skill 能让 AI 在业务里更可靠，将通用模型变成懂业务、会自检、能稳定交付的员工，还给出训练方法。
没想到，又一个Code Agents瓶颈，被美团&上交大彻底撕开了~
AI写代码能力提升，但打分方法僵化且成本高。上交大与美团论文提出新基准PRDBench，让AI出题人审核，还训练裁判PRDJudge，提升打分准确率与稳定性，促使AI学会‘看懂需求’。