搜索：复合长程任务

「复合长程任务」共找到 2007 篇相关文章

3D-R1重塑三维视觉语言推理！让三维交互更智能

近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。

在人工智能模型规模持续扩大的今天，数据集蒸馏方法能提升训练效率、降低成本，但蒸馏模型在安全性要求高的任务中抗干扰难。北航上海AI Lab团队提出ROME方法，无需对抗训练，显著提升模型鲁棒性，成果被ICML 2025接收且已开源。

李飞飞等学者联合发表论文，分析当前触觉融合方案缺陷，提出 T - Rex 架构。它改变触觉输入方式，使用新编码方法和数据集，经三阶段训练，在 12 项任务评测中平均领先 30 个百分点，也指出了局限与未来方向。

MiniMax M2.7模型发布，强调模型自我进化、Agent Harness和Agent Teams。它能构建复杂Agent Harness，完成高难度生产力任务。其能力达国际一线水平，在多测试中成绩优异。还介绍了Harness、Agent Teams等概念及应用场景。

港大团队提出TreeSynth方法，受决策树启发，将数据合成问题映射到其空间分割机制。它采用两阶段流程，能从零合成数据，还可优化现有数据集。实验显示其在多基准任务上性能提升显著，可扩展性佳。

作者参加智谱AutoGLM新版本闭门会并试用，该版本亮点多，如成全球首个手机通用Agent，操作在云设备运行，全平台覆盖等。云手机Agent能力稳定高效，能处理多类任务，还可助老人等群体用手机。

文章对GPT - 5展开系统化空间能力测评，涵盖8个基准、超10亿token成本。提出“空间智能六维图谱”，发现GPT - 5在MM和SR达人类水平，但MR、PT等方面有短板，还揭示闭源与开源模型在复杂任务上差距小等情况。

最近，3B小模型VibeThinker - 3B在X上火了，它在编程等推理任务上比肩前沿大模型，体积却小很多。它是国产模型，来自新浪微博团队，在各项基准测试表现出色，不过在通用知识领域表现欠佳。

172天后，Kimi推出全新Kimi K2基础大模型回应DeepSeek冲击。它为MoE架构，1T参数，激活参数32B，在多任务上领先，发布即开源，还分享技术细节，实测有亮点也待优化，展现回归之势。

视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。