「任务设计」共找到 3055 篇相关文章
想入局VLA却不知从何下手？NTU&中大开源「终极菜谱」：从基座到频域建模，每一步都有实验支撑
MMLab@NTU联合中山大学的研究推出VLANeXt，从12个关键维度剖析VLA设计空间，每步有实验支撑。它在LIBERO及LIBERO - plus上超越SOTA方法，遇扰动成功率跃升10%，适合不同水平从业者。
Anthropic 新研究：AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标，只是瞎搞。他们将AI错误分类，测试发现推理越久越混乱，大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知，论文已在arXiv发布。
极海正式发布GALT62120 12通道汽车高边LED驱动器
随着汽车智能化、个性化发展，高边LED驱动器需求增长。极海正式发布GALT62120 12通道汽车高边LED驱动器，支持12通道精密高边电流输出等，有独特创新设计，还提供开发工具与全栈式车灯解决方案。
Anthropic这两天真没闲着：上线网页版Claude Code，还让Claude搞科研
Anthropic推出Claude Code网页版，无需本地安装命令行工具，还提供Claude iOS应用预览版。其有并行处理多任务等亮点。此外，还发布Claude生命科学版，搭载Claude Sonnet 4.5模型，能助力科研。
Agent 下半场：真正能自进化的 Agent 应该是什么样的？
当下 Work Agent 难以稳定完成复杂长程任务，且经验无法沉淀。EvoMap 提出自组织蜂群架构，通过 AutoResearch 落地验证，探索 AI4AI 方向，构建记忆和连接的三层产品结构，推动 Agent 网络自进化。
Claude推出Agent View：一次管理所有编码会话
Anthropic为Claude Code新增Agent View功能，可集中管理编码会话，已开放研究预览。开发者操作路径清晰，早期用户总结出实用玩法，解决了常开多任务的切换难题，目前部分计划可体验。
YC最新总结顶尖的提示词应该怎么写？
提示工程在大模型时代愈发重要，其核心在于提示词设计。近日，YC在播客分享从与大模型创业公司学到的提示工程实践，涵盖核心原则、进阶技巧、企业级实践、创业者模式等内容。
MCP 和 Skills 到底什么区别？一篇文章说清楚
文章解释了 MCP 和 Skills 的区别。MCP 是 AI 世界的 USB 协议，可降低开发成本，但会吃掉上下文窗口；Skills 采用渐进式披露设计，自带脚本，能减少上下文消耗。未来 Skills 或承担多数工作，MCP 用于远程连接。
Claude Opus 4.7 发布！留给人类的时间，不多了
Anthropic 发布 Claude Opus 4.7，核心升级是让 AI 跑长且复杂任务，还能自我验证结果。它视觉能力超强，编程能力提升，新增 /ultrareview 功能，API 多了调节档，不过 token 数量或增加，成本可能上浮。
The Batch: 904 | 智能体全面释放
2025年11月开发者Peter Steinberger发布个人AI智能体OpenClaw，1月下旬在HackerNews提及后迅速走红。它可完成多种任务，有独特工作方式和架构，但也存在安全漏洞，引发AI社群讨论。