「科学多任务学习」共找到 3304 篇相关文章
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
OpenCode AI编程实践：利用推理路由低成本开发游戏
文章介绍用 OpenCode 结合 DigitalOcean 推理路由器开发点球大战游戏 PK Shootout。其按任务选模型，多数任务路由到 MiMo V2.5 和 GLM - 5.2，成本约 8.25 美元，远低于只用前沿模型。文中还分析开发各环节及适用场景。
Ψ₀刚刚开源了！迈向通用人形机器人的基座模型
南加州大学团队开源迈向通用人形机器人的基座模型Ψ₀，仅需80条真机遥操作数据，在总体任务成功率和子任务指标上平均领先NVIDIA最新开源模型GR00T N1.6超40%，还介绍了其数据、训练、架构等方面。
7个月翻一番！AI agent能力飙升，METR报告揭示指数级进化规律
非营利研究机构METR报告显示，Agent能力每7个月翻一番，这在9项基准测试中得到验证，任务涉及编程、数学等领域，大模型正迈向高度自动化，且Agent性能提升快，未来处理复杂任务能力或更强。
不止Deep，更要Wide：清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1，4B模型比肩671B模型！
清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」，发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架，经MARL端到端训练，4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型，且在标准QA任务也出色。
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己，通过部署时学习进化，不动模型参数，将经验写进技能库。经测试，在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升，与OpenClaw等定位不同，有多种部署方式，不绑定模型。
作业帮Flink On K8s落地实践
本文分享作业帮2025年Flink on k8s的探索与实践，包括选型思考、平台架构演进等关键内容。介绍了历史on Yarn模式的问题，阐述选型Flink K8s Operator模式的原因，还提及任务状态观测、环境资源成本等，分析核心问题并给出解决方案。
西游取经团再出征：小米 Token Plan 能把 Token 价格打下来吗？
4月3日小米发布首款“走字儿”Token Plan计费方案，以Credit换算Token，不同模型换算比例不同，取消使用时间限制。实测MiMo V2 Pro完成任务水平在线，成本约为Lite套餐60％，但Token消耗难预估，其价值取决于任务场景。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。
GPU-MODE Leaderboards之vector_add histogram 以及一些有趣发现
文章介绍GPU-MODE Leaderboards中vector_add和histogram任务。分析vector_add实现、带宽利用率，rank1代码用cccl，带宽利用率超80%；histogram算子瓶颈在atomic冲突等，rank1也多用cccl，还给出rank2代码，最后提及任务中Hack行为及代码提交方式。