「多任务学习」共找到 6120 篇相关文章
快手解密「AI印钞机」,首提生成式强化学习出价技术,为平台实现超过3%的广告收入提升
文章介绍快手首提生成式强化学习出价技术,为平台提升超3%广告收入。还阐述广告自动出价挑战及业界方案,介绍快手GAVE和CBD算法破解难题,其团队成果丰硕,未来技术有两大演进方向。
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。
GPT-5编程测评大反转!表面不及格,实际63.1%的任务没交卷,全算上成绩比Claude高一倍
Scale AI的新软件工程基准SWE - BENCH PRO测试中,‘御三家’表面解决率低。深入看,GPT - 5已提交任务准确率比Claude高一倍。该基准新题多、更复杂,能真实考验模型能力,当前模型解决商业问题能力有限。
银河通用X清华大学发布业内首款开源人形机器人全身遥操系统OpenWBT,支持多机型、跨虚实,小时内可轻松部署
银河通用与清华大学合作发布全开源人形机器人全身遥操作系统OpenWBT,新手小时内可部署。该系统有极简部署、多机型跨平台、兼顾虚实遥操三大亮点,背后技术解决了sim2real迁移难题。
假设 AI 未来真的能在写代码和系统设计上超过人类,那还有必要学习编程和系统设计吗?
文章围绕AI未来在编程和系统设计上能否超人类展开探讨。分析AI编程效率未达预期的原因,指出短期内不会有完全面向AI的软件架构,还强调学习编程和系统设计知识可培养解决问题的能力。
【GitHub 10.9k star】DeepCode:把论文和需求文档“一键变代码”的多智能体开发神器,真能干掉手写样板?
DeepCode 是香港大学开源的多智能体开发平台,支持将论文、需求文档等转化为生产级代码。它能解决论文复现、原型开发等痛点,有多项特色功能,在性能对比中领先,适用于多类场景。
振臂一挥,大半个具身机器人圈都来了!智源研究院:别藏了,谁贡献数据多,谁的大脑就更好用
2025智源具身智能Open Day上,智源研究院院长邀厂商共享数据,称谁家贡献多,具身大脑在其机器人上更好用。智源无商业包袱,开源数据、统一评测,布局具身大小脑体系,欲做具身智能“安卓”。
谷歌AI新里程碑:一个能「做研究」的系统诞生了,用LLM+树搜索编写专家级软件
谷歌提出能帮科研人员编写「专家级」科研软件的AI系统,融合大语言模型和树搜索,可整合重组知识构建新思路。在多领域超人类表现,但局限于可量化任务。
时空压缩!剑桥大学提出注意力机制MTLA:推理加速5倍,显存减至1/8
在大语言模型发展中,Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA,结合时空压缩策略,提升推理效率,在多任务中表现出色,代码已开源。