「任务系统升级」共找到 4080 篇相关文章
CVPR2026 | 鬼手想点谁就点谁?LaSM让GUI智能体把注意力「收回来」
文章聚焦弹窗式环境注入攻击,指出多模态智能体易受环境干扰致目标漂移。提出 LaSM 方法,通过放缩关键层权重让智能体注意力回到任务,实验显示其提升防御效果,且对正常任务影响小。
协同加速,多机器人协作不再「慢半拍」!软硬一体化框架ReCA破解具身智能落地效率瓶颈
佐治亚理工学院等团队推出集成加速框架 ReCA,针对多机协作具身系统,从算法、系统、硬件跨层协同优化,经评估,实现 5 - 10 倍速度提升且成功率升 4.3%,为具身智能落地奠基。
Google发布“法律版Gemini”:能审合同,也能连接律所核心数据
8月25日,Google Cloud发布Gemini Enterprise for Legal面向律所和企业法务团队开放预览。它想解决让模型进入律所现有工作系统,不打乱权限等规则的问题,通过MCP连接系统并继承权限,还组织各方合作。
刚刚,全球首个AI科学家登上Nature!包揽提出idea到写论文全流程,已通过人类盲审
历经一年半研发,Sakana AI联合多高校打造的AI科学家系统登上Nature杂志。该系统能自主完成科研全流程,代码和论文已开源。还介绍了自动审稿人、缩放定律,也指出其局限,引发伦理探讨。
Lyft 使用 AI 和人机协同扩展了全球范围内的本地化能力
Lyft 实现 AI 驱动的本地化系统,加速应用与网页内容翻译。新系统结合大语言模型、自动评估与人工审核,将翻译周期从数天缩至分钟级,兼顾质量与适配性,还分批量和实时翻译架构处理不同场景。
为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器,反而让它变笨了?
伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现,当前机器人学习主流的多传感器融合算法(特征拼接)在处理任务时存在局限,给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题,经测试效果显著。
Apple发布新SOTA Manzano:混合Tokenizer破解多模态统一难题,理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广,但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型,用混合视觉标记器降低任务冲突,结构简单可扩展,在多基准测试达SoTA水平,还展示图像编辑潜力。
抛弃预定义Tool,首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning,破31%涨幅
视觉推理任务中,传统多模态大模型依赖预定义工具,灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具,在多类任务中显著提升性能,实现范式跃迁。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题,华为新加坡提出InstructRAG,提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战,华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案,通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移,在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
一年磨一剑,今年最炸机器人Demo来了!1亿美元种子轮团队出手,单个模型解锁单手打蛋解魔方弹钢琴
Genesis AI发布机器人基础模型GENE - 26.5,让机器人可自主完成烹饪、实验室操作等复杂任务。该团队全栈自研,从硬件、数据、模型到训练评估都有独特方案,曾获1.05亿美元种子轮。