「任务感知能力」共找到 4751 篇相关文章
AI首胜人类博士,顶会论文秒变代码!港大90后开源刷爆8k星
香港大学黄超团队开源的DeepCode,能分析论文、生成可运行代码。在四大基准测试中全面领先,首超人类专家,还优于现有AI Coding。它有三大核心能力,采用三阶段框架实现代码自动转换。
GLM-5登顶开源模型No.1!智力指数首破50大关,打平Opus 4.5
在Artificial Analysis评测中,GLM - 5成开源权重模型智力排名第一,是首个智力指数破50的开源模型,除代码能力外各方面表现出色。它集成DeepSeek稀疏注意力,参数规模大,擅长“搞钱”任务,幻觉率低且输出精简。
OpenAI重回巅峰:GPT‑5.5全球SOTA,碾压Opus 4.7
OpenAI发布GPT - 5.5,定位为‘为真实工作而生的新一代智能’。它在编码、科研、办公等多领域表现出色,能力重心转向‘自主完成任务’,在多项评估中成绩优异,还能加速生物医学研究,且Token效率大幅提升。
蚂蚁出手VLA,就是开源超越Pi0.5的基座模型
当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战,蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练,在多项真机任务测试中超越 Pi0.5,且在架构、效率等方面有创新。
宇树新机器狗太猛了!1米高石阶轻松爬,越野快到出残影,网友:这不是AI生成的???
宇树新机器狗Unitree A2星际猎影实力惊人,全视频无加速展示跑酷、爬山等技能。它有超广角激光雷达3D感知系统,能自主避障,还很轻、强、快,承载能力佳,官方未公布售价和上市日期。
将思维链(CoT)引入具身世界,哪种路径能真正打通机器人「知行合一」?
文章围绕将思维链(CoT)引入具身智能领域展开。介绍CoT从语言层面到成为机器人行为核心认知机制的转变,分析分层架构与端到端模型两种技术路径,还阐述自变量机器人统一架构的优势和能力。
AI首次拿下IMO官方满分金牌,背后藏着一套自我纠错机制
在第67届国际数学奥林匹克(IMO 2026)上,小红书的「dots-note-3.0」成为首个获官方满分金牌的AI模型。它解题时自我检查修正,有自主探索能力。之后模型要应对生活中长周期、多变任务的挑战。
Axiom Math 对谈 SGLang:模型的下一步是可验证,结果层才是真正的护城河
在AGI Playground 2026圆桌论坛,Axiom Math联合创始人等探讨AI核心问题。提到AI进入生产环境,可验证或成瓶颈,还从长任务智能体、推理基建等多方面深入交流,如模型验证、基建优化等。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法:LightThinker
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理时产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker,可动态压缩推理步骤,降低内存占用和计算成本。
Make SFT Great Again!从SFT到DFT:一权重之差,泛化之跃
大型语言模型的监督微调(SFT)简单高效,但泛化能力弱于强化学习(RL)。本文直击 SFT 核心缺陷,揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”,并提出仅需单行代码修改的动态微调(DFT),实验表明其效果显著。