「异构任务协同训练」共找到 2337 篇相关文章
CVPR 2026 | 谷歌DeepMind重磅开源多模态TIPSv2：实现Patch-Text对齐的最优表现
谷歌DeepMind推出多模态TIPSv2，解决图像块与文本嵌入对齐难题。它有三大核心技术创新，在9项任务和20个数据集表现出色，特征图优势显著，且配套生态完善，为AGI预训练指明方向。
同事群里催催催，龙虾自动回回回！刚发布的「飞书龙虾」把我解脱了
飞书在春季发布会升级类龙虾Agent——飞书aily，无需部署，能像助理一样工作。还升级了飞书妙搭Agent和多维表格Agent。实测显示，它们功能强大，能完成复杂任务，且安全可控，将AI转化为业务生产力。
任意条件，「可控」文生图扩散模型综述 | TPAMI'25
北京邮电大学团队在顶级期刊IEEE TPAMI发布综述，探讨文生图扩散模型可控生成技术，将核心问题概括为如何注入新型条件信号并稳定控制，从任务和方法层面梳理技术，还提及应用场景与未来方向。
离开大厂后，“中国自动驾驶第一人”输了两次 | 甲子光年
曾被誉为“中国自动驾驶第一人”的王劲，离开大厂后创业两次皆失败。他先创办景驰科技，后因百度诉讼离开；又成立中智行，坚持车路协同技术，却因落地难、管理问题等破产。
上海AI实验室造出首个「通才」机器人大脑：看懂世界+空间推理+精准操控全拿下
上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain，能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式，有“机器人适配器”，配套VeBrain - 600k数据集，性能测试表现出色。
博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！
近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
Anthropic 发布第四份人类经济指数报告：AI 对全球工作的影响仍然不均衡
Anthropic发布第四份经济指数报告，提出“经济基元”概念，用五个基础指标衡量AI使用情况。报告发现任务越复杂，AI加速效果越明显，不同国家使用方式有差异，还提及“去技能化”等情况及对生产力的影响。
仅需一个混频器的无线射频机器学习推理，登上Science Advances！
杜克大学和MIT教授团队提出广播模型并在射频上完成计算的分离式计算方案，在边缘端混频器模拟计算中完成推理，解决传统方案问题，还在测试平台验证，能耗低且能完成多项机器学习任务。
“商业的HTTP”来了：谷歌CEO劈柴官宣 UCP，Agent 直接“剁手”下单，将倒逼淘宝京东“拆家式重构”？
谷歌CEO近日宣布开放标准UCP，目标是让Agent在线购物，将购物流程拆解成可复用组件。风险投资人认为其想成商业领域的“HTTP”，不少行业人士看好。它还能与其他协议协同，发布首日吸引众多伙伴。