「长程任务能力」共找到 4566 篇相关文章
SAPO:让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一,但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO,用平滑门控函数替代硬剪切,实验效果良好。
刚刚,中国AI闯入全球编程前二!前面只剩Claude
Code Arena最新榜单出炉,Qwen3.7 - Max以1541分冲进全球第四,是前五中唯一非Claude模型。它在多项测试中表现出色,是为长时间自主执行任务设计的Agent基座模型,编程跃升或与环境扩展、长程自主执行训练方法升级有关。
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally:预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上,NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容,分享对未来AI的看法与见解。
机械手真正「活」了,银河通用&清华推出DexNDM,用神经动力学重塑灵巧操作
银河通用与清华推出DexNDM,旨在解决灵巧操作技能sim - to - real难题。它能让灵巧手掌握多种转轴、多样手腕朝向下旋转物体的技能,构建的半自主遥操系统可完成复杂工具操作和长程装配任务,在sim - to - real方法上有创新。
密室逃脱成AI新考场,通关率不足50%,暴露空间推理短板丨清华ICCV25
清华大学团队受密室逃脱游戏启发,提出EscapeCraft:一个3D密室逃脱环境,用于评估多模态大模型在视觉环境中完成复杂任务推理的能力。该论文已入选ICCV 2025。研究评测了多个热门模型,发现它们在推理和探索行为方面存在诸多问题。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出,传统代码生成技术难完成复杂开发任务,而基于大语言模型(LLM)的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”,具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等,也剖析了挑战与未来方向。
今起Codex每天重置一次!Tibo义父:首次3小时后发放,重置时间可自选
今起付费却无法用GPT - 6 Astra的用户,每天能重置额度一次,首个额度不到3小时发放,可自选重置时间。还提到GPT - 6做长程任务超272K tokens部分不增额度消耗倍率,开放时间待定。此外介绍在其开放前可做的3件事。
巅峰对决:最强模型GPT-5.3-Codex与Claude Opus 4.6同时发布
OpenAI和Anthropic同时发布旗舰级模型GPT - 5.3 - Codex与Claude Opus 4.6。前者有网络攻防与自主代码修复能力,被评定为网络安全高风险;后者用自适应思考与上下文压缩处理长程任务,在多领域表现出色,但二者也都存在安全风险。
grok 4一图流
文章展示grok 4核心数据,涵盖训练成本、模型定价,还列举其在通用、专业、数学、推理、编程等能力测试中排名第一的成绩,不过实际水平还有待观察。
openJiuwen协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术,首token时延砍半,推理存储占用下降25%
传统推理引擎难以理解 Agent 任务状态,导致推理时延久、显存占用高等问题。openJiuwen 协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术,建立语义协同机制,优化 KV Cache 管理,提升 Agent 系统运行效率。