「长程任务能力」共找到 4566 篇相关文章
超越英伟达Describe Anything！中科院 & 字节联合提出「GAR」，为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」，为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力，通过引入新组件，兼顾细粒度与全局上下文，在多测试集表现优异，且代码等已开源。
英伟达笑到最后！训练2000步，1.5B逆袭7B巨兽，Scaling真来了
英伟达团队提出ProRL训练法，将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B，在多任务中表现出色，解决了熵崩溃和训练不稳定问题。
AI首胜人类博士，顶会论文秒变代码！港大90后开源刷爆8k星
香港大学黄超团队开源的DeepCode，能分析论文、生成可运行代码。在四大基准测试中全面领先，首超人类专家，还优于现有AI Coding。它有三大核心能力，采用三阶段框架实现代码自动转换。
GLM-5登顶开源模型No.1！智力指数首破50大关，打平Opus 4.5
在Artificial Analysis评测中，GLM - 5成开源权重模型智力排名第一，是首个智力指数破50的开源模型，除代码能力外各方面表现出色。它集成DeepSeek稀疏注意力，参数规模大，擅长“搞钱”任务，幻觉率低且输出精简。
OpenAI重回巅峰：GPT‑5.5全球SOTA，碾压Opus 4.7
OpenAI发布GPT - 5.5，定位为‘为真实工作而生的新一代智能’。它在编码、科研、办公等多领域表现出色，能力重心转向‘自主完成任务’，在多项评估中成绩优异，还能加速生物医学研究，且Token效率大幅提升。
蚂蚁出手VLA，就是开源超越Pi0.5的基座模型
当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战，蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练，在多项真机任务测试中超越 Pi0.5，且在架构、效率等方面有创新。
波士顿动力机器人进厂打工现逆天操作！3D感知+实时追踪，人类捣乱完全不带怕的
波士顿动力的Altas机器人重磅升级，具备3D空间感知和实时物体追踪能力，可自主执行复杂工业任务。文章还解析其背后技术，包括2D感知、3D感知、物体位姿估计和校准等，团队未来将构建统一基础模型。
AI首次拿下IMO官方满分金牌，背后藏着一套自我纠错机制
在第67届国际数学奥林匹克（IMO 2026）上，小红书的「dots-note-3.0」成为首个获官方满分金牌的AI模型。它解题时自我检查修正，有自主探索能力。之后模型要应对生活中长周期、多变任务的挑战。
Axiom Math 对谈 SGLang：模型的下一步是可验证，结果层才是真正的护城河
在AGI Playground 2026圆桌论坛，Axiom Math联合创始人等探讨AI核心问题。提到AI进入生产环境，可验证或成瓶颈，还从长任务智能体、推理基建等多方面深入交流，如模型验证、基建优化等。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法：LightThinker
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理时产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker，可动态压缩推理步骤，降低内存占用和计算成本。