「长任务时代」共找到 3501 篇相关文章
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型，AceSearcher来了
近期，多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型，它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架，以两阶段训练为骨架，将推理与检索结合，提升复杂检索任务效果，在多任务上表现出色。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。
千问接入淘宝、闪购、飞猪，意味着什么？
2026 年初千问升级，上线任务助理并接入淘宝、闪购等。其能处理常见任务，但更重要的是可解决用户衣食住行等实际问题，虽目前部分场景待优化，但阿里有优势，不过千问也面临体验、协同和商业化挑战。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
打工人五一自救指南：把活全甩给AI，准备免打扰出门
五一将至，为避免假期工作内耗，可安装百度智能云打造的AI助手DuMate。它支持多模态理解与生成，能跨应用完成复杂任务。经测试，它可高效处理整理文件、生成报告等工作，还能并行处理多项任务。
Pokee.ai 朱哲清：用 RL 搭建智能体的「骨骼与神经」| AI 产品十人谈
《AI 产品十人谈》对话 Pokee.ai 朱哲清，探讨强化学习与 Agent。朱哲清是强化学习信徒，曾带领 Meta 团队突围。他认为单靠预测难完成复杂任务，强化学习是超人类智能的关键，介绍了 Pokee.ai 产品优势及对通用 Agent 的看法。
新瓶旧酒or涅槃重生？操作系统的 AI 进化终将走向何方？
本文基于「AI 进化论：智算时代 OS 的破局之路」直播实录，解码 AI 时代 OS 破局之道。探讨国内外 OS 的 AI 进化差异、内核价值重构、技术跃迁、算力适配等，还提及未来趋势、Agent 生态挑战及 OS 进化关键。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong-L1，超越o3-mini
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong - L1。当前大模型处理长文本有训练效率低、过程不稳定难题。QwenLong - L1用分阶段强化学习等方法，实验中超越o3 - mini、比肩Claude，还在案例表现出色。
OpenCode AI编程实践：利用推理路由低成本开发游戏
文章介绍用 OpenCode 结合 DigitalOcean 推理路由器开发点球大战游戏 PK Shootout。其按任务选模型，多数任务路由到 MiMo V2.5 和 GLM - 5.2，成本约 8.25 美元，远低于只用前沿模型。文中还分析开发各环节及适用场景。