「科学多任务学习」共找到 3304 篇相关文章
LeCun新作反杀AGI派!AI连「鸟」都搞不懂,拿什么超越人类?
图灵奖得主Yann LeCun联手斯坦福团队最新论文揭示,LLM仅在粗糙分类任务表现优秀,精细任务却失灵。研究测试30多个大模型,得出三大发现,指出LLM与人类在概念形成和信息处理上存在本质差异。
字节全球首发AI技能商店:一句话生成Coze Skills,你的经验直接卖钱
在全球AI共识下,Agent Skill成新战场。字节扣子此次升级,推出Skill、长期任务,还全球首上线技能商店。Coze Skill可封装经验,长期任务能拆解目标,技能商店能让经验变现。此外还推出视频Agent SKill。
RLHF已死,RLVR引爆AGI革命!Claude 4核心成员万字对谈
Claude 4核心成员对谈指出,强化学习在语言模型上奏效,可验证奖励的强化学习(RLVR)比RLHF更优,模型有望从「专才」向「通才」过渡,未来AI智能体将完成白领工作,人们应做好准备。
真机RL杀疯了!机器人自学20分钟100分,数字孪生封神
至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL,可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生,让机器人先探索再真机操作,20 分钟达 100%成功率,比现有方法快 30%,还降低人类干预。
T2R-Bench发布:业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题,研究团队提出“表格到报告”任务,构建双语基准T2R - bench,其涵盖多垂域表格,还设计评价指标体系,实验显示大模型在该基准上提升空间大。
性能大涨!阿里开源新版Qwen3模型,霸榜文本表征
今日凌晨阿里开源Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker两款新模型,专为文本表征等任务设计,支持119种语言。测试显示其性能出色,在多语言文本表征和排序任务中超越众多模型,还采用了多种创新设计与训练方法。
PixelRefer :让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
多模态大模型多停留在整体场景级理解,现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架,可实现精细视觉指代与推理,在多项任务表现领先,轻量版性能优,还开源两类数据集。
别让AI一上来就“进厂打螺丝”:智源悟界·Orca要先教模型理解世界如何变化
智源研究院悟界·RoboBrain Orca Team发布技术报告Orca,探索模型是否理解世界状态变化。Orca尝试在统一世界潜空间学习状态与规律,受海外关注。它先学世界表征,有独特学习方式,经实验验证效果良好。
GLM-5真够顶的:超24小时自己跑代码,700次工具调用、800次切上下文!
GLM - 5正式发布,把开源AI带入长任务时代。它超24小时自己跑代码,完成GBA模拟器,能力稳定。评测结果佳,在主流测试中编程能力与Claude Opus 4.5对齐,引发网友欢呼。实测还展现多种应用能力。
评论送书 | 想系统了解AI?先搞清楚这四件事
文章围绕系统了解AI需搞清楚的四件事展开,介绍了AI理论基础层的机器学习和深度学习,感知交互层的计算机视觉等,应用实践层的机器人学等,还提及伦理社会层的AI伦理和社会影响研究。