「多任务学习」共找到 6120 篇相关文章
DeepSeek 新模型曝光,即将发布
据彭博社消息,年初凭 R1 模型震动全球的 DeepSeek 正开发全新 AI Agent 模型,创始人推动团队在今年四季度发布。该模型能代表用户执行多步骤操作、基于过往行为学习改进,行业也在向 Agent 软件转型。
清华孙茂松团队 × 深言科技:以解释作为训练信号,让 8B 模型在幻觉检测上反超闭源大模型
大语言模型幻觉问题待解,成本与算力需求攀升。清华孙茂松团队联合深言科技提出FaithLens模型,把幻觉检测提升为整体评估,以解释作为训练信号,8B模型在多任务上超闭源大模型。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈!KV缓存暴降90%,速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示,它降低KV缓存、加速TTFT,在多任务表现佳,为大模型与知识库结合提供新范式。
大模型首次打破围棋思维「黑盒」,打通科学发现新路径!上海AI Lab发布新一代InternThinker
上海AI Lab发布新一代书生·思客(InternThinker),它是我国首个具围棋专业水平且能展示透明思维链的大模型。其得益于InternBootcamp训练环境,还在多任务混合训练中现‘涌现时刻’,背后有通专融合底层技术突破。
【实测&解读】全球首个手机通用Agent——AutoGLM 2.0发布!我喝到了AI为我点的第一杯咖啡~
智谱更新的AutoGLM 2.0是全球首个手机通用Agent,适配苹果和安卓手机,无需交出手机使用权。它配备云手机和云电脑,由GLM - 4.5和GLM - 4.5V驱动,能完成点咖啡等多场景任务,因风险控制付款需人确认。
解决智能体手工构造难题! 浙大&腾讯提出 ReCreate,从零自动构建领域智能体
浙大、腾讯等机构研究者提出ReCreate框架,不依赖手工设计,让智能体自主构建。它从交互经验中找优化方向,有三重设计,实验显示能提升多领域任务通过率、降成本,未来或开启AI“自我制造”时代。
八年后,Meta教会了Transformer「显式思考」
10月20日Meta上线新论文《The Free Transformer》,作者François重写Transformer思维方式,造出Free Transformer新架构。它在解码器内加入随机潜在变量,让模型生成内容前先‘思考’,实验显示在多任务上性能显著提升。
提示工程死亡?不,它刚刚重生为计算科学:一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫,因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架,揭示提示是信息选择器,优化提示可使推理性能提升超50%,将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
最大开源第一视角数据集 EgoLive 来了,名校站台、近百家机构争相申请
今年4月京东开源业界最大人类第一视角数据集EgoLive,已获近百家机构申请。它用自研设备采集,经多模态处理,覆盖多场景任务。其数据用于JoyAI - RA训练,在真实场景验证效果好,还推动具身智能数据标准化。
嘘,Claude正在「做梦」!睡一觉疯狂进化,一夜暴涨6倍战力
Anthropic在Code with Claude开发者大会上,给Claude托管智能体添加Dreaming功能,让其能自动回顾记忆、自我进化,还发布Outcomes和多智能体编排。法律AI公司Harvey用后任务完成率飙升约6倍。Anthropic还租下22万张GPU算力。