「多任务架构」共找到 6432 篇相关文章
Zed 为什么不用自己造 Agent?OpenAI 架构师给出答案:Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
Coding agents 是应用型 AI 活跃领域,但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”,架构师介绍构建挑战与使用模式,还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。
当EDA(消息驱动架构)遇到AI Agent:消息驱动在智能体时代的重生
文章探讨消息队列与AI Agent的融合。回顾消息队列发展历程,阐述多智能体协作系统成为AI落地核心架构的原因,分析消息队列与AI Agent的融合点,介绍Apache Pulsar对AI Agent的赋能,还展望了AI与中间件的双向进化。
Cursor 2.0 来了!自研模型 Composer1,更禅的界面,多代理并行,Browser调试更强大
Cursor 2.0 发布,有诸多升级。它有自研编码模型 Composer1,速度快且适合 Agent 模式;界面更清爽禅意;支持多代理并行,能提升编码效率;浏览器可嵌入编辑器,沙盒终端在 macOS 正式发布等。
ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪!清华团队推出MVP,实现机器人动作单步极速生成
清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究,提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题,设计复合生成与选择机制,在多任务测试中表现出色。
视觉+语言+动作!超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限,港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤,有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型,还建立新基准评估多个模型。
GPT-4o-Image仅完成28.9%任务!上海AI实验室等发布图像编辑新基准,360道人类专家严选难题
上海人工智能实验室等团队针对图像编辑AI提出问题,推出RISE任务及配套评测基准RISEBench。测试九个视觉编辑模型,结果显示当前模型完成复杂指令能力欠缺,闭源与开源差距大。
Kimi K2发布两天即“封神”?80%成本优势追平Claude 4、打趴“全球最强AI”,架构与DeepSeek相似!
国内独角兽月之暗面发布开源模型 Kimi K2,推出两天就在 OpenRouter 超越 xAI 的 Grok 4。它成本优势大,能力泛化和实用性强,编码、Agent 工具调用等方面表现出色,架构与 DeepSeek 相似。
GitHub Trending 榜一的开源 Cowork 来了!4天4.5K星,首个多智能体工作流应用!
开源项目Eigent冲上GitHub Trending榜首,4天获4.5K+ Star。它是全球首个多智能体工作流桌面应用,完全开源、支持本地模型,有多种智能体工作流,具备本地优先、并行工作流等特性,提供三种使用模式。
阿里通义开源「推理+搜索」预训练新框架:小模型媲美大模型,多个开放域问答数据集表现显著提升
阿里通义实验室开源通用预训练框架MaskSearch,引入检索增强型掩码预测任务,兼容两种训练方法。实验显示,它在多数据集提升模型性能,小模型能媲美大模型,还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。
视频世界模型跑长序列不「崩」了!用光流约束+历史记忆+多步训练,让动态场景稳如磐石
现有视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏问题,核心原因是误差累积。MagicWorld提出面向长时稳定性的交互式建模框架,通过光流约束、历史缓存检索和多步聚合训练,有效缓解误差累积。