「全局因果任务图」共找到 2053 篇相关文章
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式，上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台，联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》，介绍白玉兰化学合成大模型Chemma，它加速有机合成全流程，在多任务表现出色，还能解决数据稀疏等问题。
ICML 2025 | CoTo：让LoRA训练「渐入佳境」，模型融合、剪枝样样精通
来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略，解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器，后期提高激活概率，提升模型融合、剪枝能力，还能增强单任务性能与训练效率，已被ICML 2025接收。
「上下文学习」之后，腾讯混元第二篇公开研究：精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc，可将全局梯度突刺定位到具体异常 token，降低 RLVR 训练观测与分析门槛，助力解决训练不稳定问题，让模型调优更科学。
OpenAI Codex桌面版深夜突袭！一人指挥Agent军团，程序员彻底告别996
OpenAI推出编码杀器Codex桌面App，可指挥多Agent并行协作。它能多任务并行切换，创建调用Skills，设置自动化流程，从写代码进化到解决问题，还具备双人格模式，默认安全，有望重塑开发者与代码交互逻辑。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
吴恩达Agentic AI新课：手把手教你搭建Agent工作流，GPT-3.5反杀GPT-4就顺手的事
吴恩达新课聚焦Agentic AI，将开发沉淀为反思、工具、规划与协作四大设计模式，强调评估与误差分析能力。课程介绍拆解任务、构建工作流方法，还分享实用技巧，让AI系统持续进化。
如何用AI Coding和Claude Code提升开发效率？看我的全流程复盘
作者分享用AI Coding和Claude Code提升开发效率的经验。先谈AI Coding，如Prompt工程心得、划分任务边界等；后讲Claude Code使用，包括安装、指令、构建项目规则等，还提及它在多场景的应用。
OpenAI未公开的o3「用图思考」技术，被小红书、西安交大尝试实现了
OpenAI推出的o3推理模型打破传统文字思维链边界，实现图像融入推理过程。小红书与西安交大联合构建多模态深度思考模型DeepEyes，尝试实现类似能力，还开源技术细节，在多任务中表现出色。
Anthropic将在两周内推出新思考模型！
据The Information报道，Anthropic将在未来几周推出Claude Sonnet和Claude Opus两款新模型，能在「思考」和「工具使用」间切换，还可自动测试纠正代码。虽此前产品有不足，但新模型处理复杂任务更出色。
Claude Code 推出 /loop 无限循环，一台电脑即可化身无数小龙虾
Claude Code发布v2.1.71，推出`/loop`功能，可让Claude在后台循环执行任务。它能将Claude Code从问答工具变为自主运转的Agent，配合CLAUDE.md和Git hook可构建自主Agent系统，还能同时跑多个实例。