「多任务架构」共找到 6432 篇相关文章
AI 视频制作也接近了 GPT 时刻
AI产品有可用性易用性临界点,跨过该点即GPT时刻。纳米AI让AI视频接近此时刻,普通人用简单提示词就能做视频,其超级搜索基于多智能体架构,像小视频团队分工工作。
开源“裸考”真实世界,国产具身智能基座模型拿下全球第二!
国产具身智能基座模型WALL - OSS在RoboChallenge真机评测榜单获全球第二,多个单任务排第一。它是开源模型,开源程度彻底。还介绍其技术突破及团队情况,强调开源对具身智能发展意义重大。
刚刚,Dexbotic开源!VLA性能+46%,机器人叠盘子100%成功,统一具身智能底座
Dexmal原力灵机开源的Dexbotic是具身智能VLA模型一站式科研服务平台,可提供基础设施。其预训练模型在多仿真器中提升传统VLA策略,还推出开源硬件DOS - W1,覆盖训练需求,架构有创新。
最窒息的Bug:Agent循环搜索原地打转?SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning(SGR)是革命性AI研究智能体框架,用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」,解决AI助手复杂研究任务的三大痛点,模拟人类研究过程,适用于多场景。
腾讯AI Lab开源可复现的深度研究智能体,最大限度降低外部依赖
腾讯AI Lab推出全开源智能体框架Cognitive Kernel - Pro,解决现有开源框架依赖付费工具问题。它有模块化架构等核心设计,创新训练方法,在多任务中表现出色,降低外部依赖,相关论文登HuggingFace热榜。
GAIR Paper 105|离线强化学习新突破——ROMI:破解对抗式模型学习「过保守、训不稳」深层困局|ICLR 2026
本文聚焦基于模型的离线强化学习,指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法,引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制,在多基准任务上超越基线算法。
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。
Qwen3家族训练秘籍公开:思考/非思考融进一个模型,大模型蒸馏带动小模型
Qwen3技术报告揭晓8款模型关键技术,采用双模式架构,训练和微调分段进行,还“大带小”蒸馏数据。其融合思考与非思考模式,训练分多阶段,Qwen Chat还全量上线深度研究功能。
宇宙尺度压缩:Scaling Law的边界,柏拉图表征收敛于物质和信息交汇,解决P与NP问题,Simulation假说……
超对称公司在BigBang - Proton实现跨尺度跨结构科学多任务学习,提出宇宙尺度压缩构想。文章论证其科学基础、工程可行性与意义,探讨Scaling Law边界,还给出宇宙尺度压缩计划和相关假设。
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。