「任务复杂性」共找到 1989 篇相关文章
Anthropic 发布第四份人类经济指数报告：AI 对全球工作的影响仍然不均衡
Anthropic发布第四份经济指数报告，提出“经济基元”概念，用五个基础指标衡量AI使用情况。报告发现任务越复杂，AI加速效果越明显，不同国家使用方式有差异，还提及“去技能化”等情况及对生产力的影响。
仅需一个混频器的无线射频机器学习推理，登上Science Advances！
杜克大学和MIT教授团队提出广播模型并在射频上完成计算的分离式计算方案，在边缘端混频器模拟计算中完成推理，解决传统方案问题，还在测试平台验证，能耗低且能完成多项机器学习任务。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
永别了，终端！OpenAI疯狂升级Codex，接管Mac人类全程0操作围观
OpenAI的Codex迎来重大更新，从代码工具进化为通用个人助理。开发者实测中，它能接管Mac完成多项任务，人类全程0操作。还支持多应用集成，功能强大，获开发者青睐，或重新定义使用电脑方式。
海外华人15人团队打造，统一理解与生成的图像模型，超越Nano banana登顶图像编辑
海外AI初创公司Luma发布图像生成模型Uni-1，将「理解」与「生成」统一，在多任务测试中表现优于GPT Image 1.5和Google Nano Banana Pro。它采用独特架构，提升理解能力，由华人团队打造。
全球首个自主科研Agent挑战赛！零人工干预冲击CNS成果SOTA，科研变天？
3月1日，由上智院和复旦大学主办的‘AI4S智能体CNS挑战赛’启动报名。赛事聚焦自主科研智能体，设四项挑战任务，要求零人工干预，超越CNS成果SOTA。评审阵容强大，旨在推动科研范式变革。
不训练，解锁Agentic智能！微软：只需给LLM一台电脑
人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式，把大模型放进“虚拟机”，让其在6大任务上成绩全线暴涨，零额外训练解锁“通用代理智能”，还介绍了相关实验、优化及效率情况。
BigBang-Proton: 自回归基座模型统一语言、科学和物质世界
超对称公司发布新版基座模型 BigBang - Proton，实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理，挑战主流 AGI 技术路线。它有三项创新，在多专业学科任务表现出色，还提出宇宙尺度压缩构想。
Anthropic官方解密：3招上下文优化，破解Agent性能暴跌
本文是Anthropic官方文章翻译，从提示词工程拓展到上下文工程，阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成，还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。
OpenAI 3万亿美元测试，AI首战44个行业人类专家！
OpenAI推出GDPval评估体系，通过真实工作任务审视大模型潜力，揭示AI从实验室走向3万亿经济战场的可能。早期测试显示，Claude Opus 4.1表现最佳，GPT系列进步快，模型在部分任务逼近人类专家水平。