「复合长程任务」共找到 2007 篇相关文章
我的空白页恐惧症，被AI治好了
作者分享摆脱空白文档恐惧的经验，认为可让AI先写初稿，人与AI协同创作。以百度文库Genflow 2.0为例，展示其在资料导入、任务执行等方面优势，鼓励大家尝试与AI协作。
GPT-5真的拉胯吗？机器之心一手实测，网友：还我4o、还我4.5
OpenAI发布GPT - 5后评价褒贬不一。有人认为它进步大，也有人差评，如制作游戏、重构代码失败。机器之心实测发现其表现不稳定，写作、推理、编码能力有好有坏，复杂任务表现欠佳。
好的 founder 都懂的道理：taste 才是 AI 创业最大的壁垒
文章深入探讨AI创业中品味的重要性，指出品味是新稀缺资源，难以量化。它让产品传递理念，是决策复合效应，与速度不冲突，还阐述打造、销售及规模化品味的方法，也说明其并非万能。
AI「自我复制」能力曝光！RepliBench警示：大模型正在学会伪造身份
英国AISI推出RepliBench基准评估AI自主复制能力，分解为四大核心能力。测试显示当前AI尚不具备完全自主复制能力，但在部分子任务有进展，研究旨在平衡AI发展与安全，为技术变革导航。
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。
SIGGRAPH Asia 2025 | OmniPart框架，让3D内容创作像拼搭积木一样简单
香港大学等机构研究者推出OmniPart框架，解决3D内容创作难题，已被SIGGRAPH Asia 2025接收。它将生成任务解耦为两阶段，保证部件独立又能完美组合，质量和效率超现有方法，应用潜力大。
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。
3D-R1：让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1，它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型，解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题，在多任务测试领先，有广阔应用前景。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
大模型首次打破围棋思维「黑盒」，打通科学发现新路径！上海AI Lab发布新一代InternThinker
上海AI Lab发布新一代书生·思客（InternThinker），它是我国首个具围棋专业水平且能展示透明思维链的大模型。其得益于InternBootcamp训练环境，还在多任务混合训练中现‘涌现时刻’，背后有通专融合底层技术突破。