「科学多任务学习」共找到 3304 篇相关文章
字节跳动开源超强USO模型，AI绘图六边形战士来了
在AI图像生成领域，风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型，构建海量数据集，设计两阶段训练法，引入风格奖励学习范式，化解此难题，且已全面开源。
DeepMind 创始人 Hassabis 语出惊人：百万 token 只是在贴胶带，AGI 在 2030 年
DeepMind创始人Hassabis在访谈中评估AGI进展，认为当前范式是最终架构一部分，但持续学习等问题待解决，预计2030年左右实现AGI，还探讨了Agent、蒸馏等多方面内容，并给创业者建议。
WAIC 2025大黑马，一个「谢耳朵AI」如何用分子式超越Grok-4
当Grok - 4讲冷笑话时，中国科学家用书生Intern - S1破解癌症药物靶点密码。7月26日上海AI实验室发布并开源Intern - S1，多模态能力全球开源第一，相关平台也上线，有望重构科研生产力。
绝对零监督Absolute Zero：类AlphaZero自博弈赋能大模型推理，全新零数据训练范式问世
清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero，使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR，在代码生成与数学推理基准任务表现出色，缓解了大模型对人工数据依赖难题。
1.5B推理模型新SOTA，RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒
QuestA通过在训练中注入解题提示，实现两项成果：在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能，还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题，为开发强推理模型打开大门。
2篇论文，最新上下文工程技术一次性讲透！
上下文工程技术持续火热，文章分享10月两篇相关论文。ACE让模型给自己写「战术板」，在多任务表现优；SA - ICL让LLM先搭框架再做题，在化学/物理准确率提升显著，还对二者做了横向对比。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
一个开源平台，编织起了Agent「互联网」
如今 Agent 单体能力强但系统分散，开源平台 Octo 应运而生。它由明略科技打造，可聚合 Bot，让其成为企业级资产。Octo 重写协作，有 Matter 沉淀任务，塑造 Taste 让 Agent 更懂用户，还有六种协作模式。
堆了一仓库GPU，却生产不出专业智能？九章云极用AI工厂给出解答
企业接入通用大模型到业务系统，却发现它难以执行任务。九章云极在发布会上推出‘AI工厂’战略，通过训练工厂和Token工厂填平执行鸿沟，前者用强化学习造专业模型，后者让专业智能规模化流通。
比「小龙虾」更能打，中国AI视频大模型悄悄登顶全球第一
昆仑万维旗下 SkyReels-V4 Preview 版在权威评测平台超越 OpenAI、Google 等模型，登顶全球第一。它提升语义理解和逻辑能力，新增参考任务，还支持多语言短剧生成、视频编辑等，将在中关村论坛亮相。