多任务强化学习」共找到 3180 篇相关文章

推荐文章7

学习 MCP 最好的时机是 7 个月前,其次是现在

文章介绍 MCP(Model Context Protocol),它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议,像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构,可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比,MCP 成本低,能让业务团队参与构建智能体。

阿里云开发者
新闻资讯8

一句话生成任务专属LoRA!Transformer作者创业公司颠覆LLM微调

Transformer作者之一创立的SakanaAI推出Text-to-LoRA(T2L),简化模型适配流程,省却繁琐微调。T2L参数压缩率达80%仅降1.2%准确率,零样本场景平均准确率78.3%超现有SOTA方法,开启“一句话定制模型”时代。

量子位
产品应用7

Claude Code发布Agent View,多任务流的ADHD患者有救了

Claude Code发布Agent View,它像给Claude Code的tmux,能将多个Claude会话状态分类展示,帮用户分配注意力。它把Anthropic内部工作流产品化,有会话与窗口解绑、工作树隔离等设计。

花叔
推荐文章8

CUTE DSL学习笔记一 CUTLASS 4.3.5 CuTe DSL 文档翻译

本文是 CuTe DSL 4.3.5 文档翻译,介绍了其核心概念、使用方法、与 CUTLASS C++ 关系等。它通过 Python DSL 降低 CUDA Kernel 开发门槛,支持 JIT 编译、多种架构,还说明了当前限制与未来计划。

GiantPandaLLM
推荐文章8

吴恩达来信:AI项目时间紧任务重?不妨简化你的构想

吴恩达分享在AI项目中获取实践经验的技巧,若时间有限,可缩小项目规模。他以构建“听众模拟器”为例,展示如何在有限时间利用编程助手完成基础版本,还能获反馈推进项目。

DeeplearningAI
推荐文章8

面向多工具任务调度的两种路径:MCP vs Agent + Function call

本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题,介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架,分析了不同场景下的适用性,还探讨了二者未来的协同融合方向。

阿里云开发者
产品应用8

从日志学习到风洞验证:构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环

文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段,将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层,形成完整闭环,推动智算集群稳定性建设升级。

阿里云开发者
产品应用8

将DSA注意力引入多模态,快手Keye2.0开启强化推理新范式

快手发布新版多模态大模型Keye-VL-2.0-30B-A3B,率先将DSA机制引入多模态理解场景,解锁256K超长上下文深度感知,还首次解锁Agent协作机制。该模型在多方面表现出色,且将融入业务带来收益。

量子位
开源动态7

龙虾再进化!强化飞书表格技能,25.2万星登顶超越React/Linux

OpenClaw 2026.3.1正式发布,合并九十多个PR。其Star飙升至25.2万颗,超Meta的React登顶GitHub。更新核心卖点有二:模型武装升级,安卓节点玩法扩容;对国内使用更友好,可在飞书文档操作,Web UI支持双语。

量子位
新闻资讯7

ICLR 2026 Workshop二轮征稿开启:聚焦终身智能体的学习、对齐、演化

人工智能进入转折点,AI Agent 崛起但存在瓶颈。ICLR 2026 会议期间的 Lifelong Agent Workshop 将深入探讨相关问题,推动终身智能体研究范式,现开启二轮征稿。

机器之心