「现实任务」共找到 2165 篇相关文章
AgentCPM-Explore开源,4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
当行业争论30B能否挑战万亿参数时,清华、人大、面壁智能与OpenBMB联合研发的AgentCPM-Explore开源,基于4B参数在深度探索任务表现出色,还开源配套平台,解决小模型性能提升难题。
超越纯视觉模型!不改VLM标准架构,实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM,首证视觉语言模型不改架构就能媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示等创新策略,它精准完成像素级深度估计等任务,为多领域带来前景。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习:一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限,针对性有监督训练成本高,多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL,实验显示其在下游任务表现优异。
GuardAgent:首个专门为LLM agent提供安全Guardrail 的守卫型agent
近年LLM从对话工具变为可自主执行任务的agent,但带来安全隐私挑战。传统安全监护对其力不从心,为此学者发布GuardAgent,它守卫agent,具通用性、精确判断和免训练部署优势,实验表现佳。
AI进化时间表已现!LLM每7个月能力翻倍,2030年职场不复存在?
LLM正飞速进化,METR研究发现其智能每7个月翻番。到2030年,一个模型几小时就能完成人类工程师数月的工作。该研究提出“任务完成时间视野”指标衡量模型能力,不同模型表现差异大。
机器人也有“Aha Moment”!Zetta ζ 闭环物理智能体在线学习
端到端策略模型在物理世界失灵,现有在线学习路径未走通。清华 AIR 与域变换联合推出 Zetta ζ,通过三个闭环实现闭环物理智能体在线学习,实验显示其任务成功率高,还让机器人出现‘Aha Moment’。
姚顺雨Agent能力交卷!腾讯混元Hy3把元宝练成了打工人
腾讯混元Hy3正式版发布,总参数295B、激活参数21B,最大支持256K上下文。它是快慢思考融合的MoE模型,重点提升Coding和Agent能力。其加持下,元宝大升级,能完成办公、生活等多场景任务。
Scaling 时代落幕:Ilya 眼中下一代 AI 的关键,不在模型,在人类
深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束,未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节,人类泛化能力强或源于进化,还探讨了价值函数等内容。
视觉Token注入CLIP语义,走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP,将低级视觉Token与高级CLIP语义结合,支持端到端自回归训练,可接入LLM框架,降低计算与数据门槛,在多模态任务中表现优异,代码已开源。
「10倍工程师」神话破灭?代码免费,懂品味才值钱
AI正将世界撕裂成「双重现实」,一边是疯狂用AI重构工作流的人,另一边是把AI当玩具的人。AI抬高了行业下限,让「10倍工程师」成新底线,写代码贬值,懂品味的研究值钱,且AI或先改造蓝领行业。