「多任务并行」共找到 5374 篇相关文章
最好的 DeepResearch 平替开源了
ROMA是元代理框架,以递归分层结构解决复杂问题,有并行问题解决、透明开发等优势。它通过计划 - 执行循环处理任务,介绍了安装选项、技术栈,还有预构建代理展示功能。
ICCV 2025|降低扩散模型中的时空冗余,上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架,入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架,能兼容多种引导方案,免训练,速度较原始工作流快2.4倍,支持多类型编辑任务。
继Harness之后,“龙虾”JiuwenClaw率先开启“Coordination Engineering”时代
AI工程范式迭代快,行业面临‘定义赶不上进化’的焦虑。华为支持的openJiuwen社区发布新版JiuwenClaw,新增多智能体协同能力,提出‘Coordination Engineering’,实测中表现出高稳定性,可自主完成多项任务。
出自小米的模块化图像编辑改造:让 AI 学会「搭积木」
小米研究团队发布 Lego-Edit 图片编辑框架,将复杂编辑任务拆成工具集和调度系统,工具集模型各司其职,调度系统指挥操作。采用渐进式训练,性能优、扩展性好,体现协同智能优势。
零GPU,世界第一超算!深圳制造改写游戏规则了
中山大学教授带队、深圳制造的灵晟超算登顶全球超算TOP500榜单,零GPU采用纯CPU架构,全链路自研。图灵奖得主评价其为“AI4S新型架构的希望之光”,还在多领域展开应用。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据,忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题,含多模块,能处理复杂多模态任务。
24小时、78轮实验、持续迭代,AiScientist自己把最优解一步一步逼出来了
中国人民大学高瓴人工智能学院的AiScientist挑战让AI持续推进研究工程。它采用“thin control over thick state”设计,通过分层编排和File - as - Bus等方式,在多任务上表现出色,为AI科研工程补上关键底座。
端侧跑大模型,现在也太简单了
作者Vicki Boykis分享本地运行AI模型体验,指出如今本地模型性能提升大,像GPT - OSS、Gemma 4系列表现出色。还介绍运行本地智能体流程的设置,虽有问题,但优势多,生态值得投资。
claude code也过气了?opencode+插件彻底火了~
opencode是开源CLI coding Agent,其与oh - my - opencode组合能让订阅的多个模型组队干活。还兼容claudecode,后台agent并行,lsp工具全开,有“ultrawork”魔法词,适合常切换用模型的人。
Routa 桌面版发布:内建 Harness 工程的 AI Coding 研发协作工作台
Routa桌面版发布,它是内建Harness工程的AI Coding研发协作工作台。围绕Routa构建Harness工程框架,Kanban成为任务协议,多Agent沿泳道接力协作,重新定义了‘done’,让AI Coding进入协作与交付问题域。