「多任务学习」共找到 6120 篇相关文章
10分钟搞定Excel世锦赛难题！首个超越人类Excel Agent，网友：想给它磕一个
Shortcut号称是「第一个超越人类的Excel Agent」，能在约10分钟解决Excel世界锦标赛复杂案例，准确率超80%，还能处理金融建模等任务。但它有格式化懒、多轮对话不佳等局限，目前处早期预览阶段。
10个Agent一键组队：并行智能体协作，端到端交付从24h缩减到4h！
过去写代码靠程序员手动输入，即便有Copilot等工具，仍需人主导。并行代理出现后，程序员可调用多个AI并行工作，将端到端交付时间从24h缩减到4h，思维方式也需转变，对工程师能力要求也有变化。
毕树超入职Meta后首发声：十年前怀疑AGI，如今深信AGI已至！
Meta超级智能团队成员毕树超回溯70年AI进化，称多数人低估AI影响，从怀疑到深信AGI已至。他阐述技术进展、难题与趋势，分享研究心路，回顾自监督学习、强化学习等发展，打破诸多机器学习误解。
Qwen3新成员：Embedding系列模型登场！
今天正式发布Qwen3-Embedding系列模型，专为文本表征等任务设计，继承Qwen3多语言理解优势。在多项基准测试表现卓越，已在多平台开源，有卓越泛化性、灵活架构与多语言支持等特点。
微软副总裁X上「开课」，连更关于RL的一切，LLM从业者必读
微软副总裁 Nando de Freitas 在 X 上「开课」，分享人工智能教育帖子，从 LLM 的强化学习讲起。内容涵盖无监督、监督、强化学习定论，分布式强化学习系统构建，RL 用于后训练 LLM 等，还介绍单步强化学习与策略梯度及相关技巧。
英伟达新研究：小模型才是智能体的未来
英伟达最新论文指出，大模型在Agent任务中消耗大量计算资源，成本高、效率低、灵活性差，而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务，但落地面临挑战。
强化学习也遇到了“天花板”？Andrej Karpathy构建了一个新算法
大神Karpathy肯定强化学习（RL）价值，指出其比监督微调更具扩展性，但存在渐进式学习低效、背离人类学习机制的局限。他提出“第二天性”新范式算法，还面临泛化等挑战。
千星项目LLMRouter：多模型路由，16+策略优化推理
UIUC开源智能模型路由框架LLMRouter，可自动为大模型应用选最优模型，有16+路由策略。该框架打通训练、评测等链路，解耦Route与Training模块，支持多轮协同等，还可插件式扩展。
ChatGPT会让大脑退化？OpenAI高管用它救下自己「读写障碍」的女儿
OpenAI将ChatGPT视为学习平台，致力于弥合教育鸿沟。其学习模式把ChatGPT变为引导学生找答案的导师，能实现平等学习机会。在教育中，如何使用AI很重要，它还拯救了高管读写障碍的女儿。
苹果炮轰AI推理遭打脸，GitHub大佬神怒怼！复杂任务≠推理能力
苹果发表论文指出推理大模型存在重大缺陷，相关解读在社交平台广泛传播。但GitHub高级工程师Sean Goedecke对论文持保留态度，认为谜题不是评估推理能力的好试验场，模型放弃不代表无推理能力。