「自主任务处理」共找到 3029 篇相关文章
最强MCP开源：Windows-MCP
Windows MCP 是轻量级开源项目，能让 AI Agents 与 Windows 无缝集成。它弥合大语言模型与 Windows 差距，可执行文件导航等任务，有诸多关键特性，还给出在 Gemini CLI 和 Claude Desktop 的配置方法。
首次！世界模型、动作模型融合，全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA，首次融合世界模型与动作模型，统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据，还提出策略解决误差累积问题，实验表现优异。
只用2700万参数，这个推理模型超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型（HRM），该模型仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上超越DeepSeek和Claude等模型，还引入近似梯度等创新设计。
让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%
香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架，使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制，实验显示其让推理长度最多减90%，准确率还提升，有益模型部署。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
上下文窗口限制被打破：Subquadratic推出了一个1200万Token的窗口
2026 年前沿模型宣传至少 100 万 Token 上下文窗口，但利用不佳。Subquadratic 推出能处理 1200 万 Token 窗口的模型，称可绕过问题，还将推 5000 万窗口模型，其 SSA 架构有优势，基准测试成绩佳。
给 Agent Skills 装上眼睛：MMSkills 用多模态技能包教会智能体看状态、做决策
上海交通大学和小红书团队推出面向通用视觉 Agent 的多模态技能框架 MMSkills，将可复用技能扩展为多模态程序性知识，通过 branch loading 调用视觉证据，在 GUI 与游戏任务评测中表现出色。
天选Windows打工AI来了！实测完Claude Cowork国产版：超顶
硅谷Claude Cowork出圈后，国产昆仑万维Skywork桌面版登场。它支持模型自由切换、海量Skills集成，实测任务完成率高、速度快、有自纠错机制，依托上下文能力升级，是国产AI创新力量的展示。
Anthropic 最新博客：构建 AI Agent 评估体系完整指南
Anthropic 工程团队发布博客《Demystifying evals for AI agents》，揭秘内部对 AI Agent 的评估方法，涵盖评估结构、构建原因、常见 Agent 类型评估技术、评估非确定性处理、构建路线图及与其他方法配合策略等。
Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息，旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据，用三种方法构建系统，还实施GPU级优化，采用两种知识迁移策略，获业内人士认可。