「多任务学习」共找到 6120 篇相关文章
Tilelang-1: Introduction
文章围绕TileLang展开,指出高层框架抽象层次高,难以满足算法创新和精细控制需求。TileLang将数据流与调度解耦,在易用性和性能间取得平衡。通过实例展示其语法和编译流程,实验表明它在多任务上超越现有方法。
文库 GenFlow 2.0,如何把 AI Agent 卷成“专家级”?
百度启动文库与网盘AI重构工程,8月18日GenFlow2.0发布。它生成的报告格式专业,能让用户实时干预任务运行,HTML在线报告交付体验好。其靠100多个专家Agent工作,构建了清晰产品层次和分层策略。
AI Agents和Agentic AI有什么区别?
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统,适合简单任务;Agentic AI是多智能体协作新范式,适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
中科大 × 华为联合突破!SparseRM:1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案,基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数,在多任务中性能优,还能融入下游对齐流程,为LLM高效对齐提供新可能。
Facet-0:NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型,用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%,能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练,降低人工干预率,提高失败恢复率。
牛!小米开源「音频语言模型」,超1亿小时预训练时间,音频理解和输出能力是真顶!
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio,有超1亿小时预训练时间。它能理解音频,70亿参数模型在多基准测试达SOTA,音频理解超Gemini - 2.5 - Flash,复杂推理优于GPT - 4o - Audio,还支持多模态任务。
阿里通义开源GUI智能体SOTA:2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体
阿里通义实验室开源MAI - UI,通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束,自进化数据管线和在线强化学习提升性能,端云协同平衡隐私与效率,扩展动作空间打破局限,在多基准测试创SOTA。
提出“AI虚拟细胞”的团队,现在要虚拟整块组织了
2024年12月,瑞士洛桑联邦理工学院夏洛特·邦纳团队提出“AI虚拟细胞”。一年多后,AIVC方向有进展,但虚拟组织层面工作少。近日团队推出VirTues基础模型,解决空间蛋白质组学数据分散问题,在多任务表现好,还用于三阴性乳腺癌预测。
吴恩达最新来信:是时候关注并行智能体了
吴恩达在最新来信中指出,并行智能体正成为提升AI能力新方向,多个agent协作能高效处理不同任务。相比依靠数据和算力提升性能的方法,并行agent提升性能同时无需用户久等,且大模型token成本下降使其可行。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。