「任务持久化」共找到 2677 篇相关文章
一篇120页AI4Research（科学研究AI）最新系统性综述
为填补AI在科学研究应用缺乏全面综述的空白，提出AI4Research调查。其主流流程和分类分五个关键领域，各领域细分任务，凸显AI在研究中多样角色，还介绍多学科应用。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。
真卷啊，AI编程老祖Devin估值反超Cursor了
AI编程赛道竞争激烈。Devin开发商Cognition年化收入逼近10亿美元，新融资估值目标400亿美元，将反超Cursor。其收入倍数收窄，有真实增长，新技术能3秒配好开发环境，产品走智能体路线。
真狠！4 万 Star CodeWhale，AI 写代码最怕的是什么？？？？
文章介绍开源的CodeWhale，它是terminal coding agent harness，GitHub超4万Star。它给代码Agent定规则，涵盖身份、证据等原则。支持多模型，有任务流程和多Agent协作功能，还分析适用人群并给出启动方法。
英伟达世界模型再进化，一个模型驱动所有机器人！机器人的GPT时刻真正到来
英伟达GEAR实验室提出DreamZero，是基于预训练视频扩散骨干网络的世界动作模型，有140亿参数，能让机器人通过文本提示完成未见任务。它解决了传统模型问题，在多方面表现出色，代码已开源。
Qwen3满血版上线，第一件事就是把搜索按钮干掉了。
Qwen3-max满血版发布，去掉搜索按钮，因模型能力提升无需手动控制。它具备自适应工具调用能力，能自行判断何时使用搜索等工具，思考过程结构化，跑分接近一线模型。
挖到 9 个 Claude Skills 宝藏开源项目，AI 能力直接拉满！
Claude Skills 热度高，作者梳理分享 9 个值得关注的开源项目。涵盖官方与生态合集、任务规划与技能探索、Agent 与工程化实践等类别，展示不同场景应用，助读者找适合项目。
Vibe Coding 何必只在桌面 IDE，多端智能体协同的思考与设计
依托下一代开源 AutoDev 架构，在 AutoDev 多平台预览版中实现了 Server 与 Android 的架构一体化与协同。Vibe Coding 可按自然语言提示生成代码，现阶段能完成 80% 功能，但跨越剩下 20% 挑战需团队工程化落地。
Being-VL的视觉BPE路线：把「看」和「说」真正统一起来
北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出 Being-VL 的视觉 BPE 路线，先将图像离散化并「分词」，再与文本统一建模，能缩短跨模态链路、保留视觉结构先验，还介绍了实现步骤、训练方式等。
软件正在吞噬劳动力：直接取代人类，捕获前所未有的经济价值
a16z 普通合伙人 Alex Rampell 演讲指出，软件正从辅助人类转向直接取代劳动。过去软件是将文件柜数字化，如今正从记录工具变为任务执行者，这将催生新商业模式，捕获巨大经济价值。