「任务感知能力」共找到 4751 篇相关文章
企业级靠谱龙虾升级，拒绝失控
OpenClaw爆火又降温，凸显轻量化智能体短板，企业需具精准业务理解和多技能协同能力的AI员工。滴普科技升级Deepexi企业大模型，其与两平台构成DeepexiOS，支撑企业AI体系化建设。
我用GLM-5肝出一个Rust版Agent系统，Opus 4.6迎来了最强开源对手。
作者实测智谱发布的GLM - 5后，用其开发出Rust版Agent系统并开源。还对比GLM - 5与Kimi 2.5、Opus 4.6，认为GLM - 5写后端能力强，让普通开发者也能用高级架构能力。
为什么给机器人装上昂贵的触觉传感器，反而让它变笨了？
伊利诺伊大学香槟分校等多校合作研究发现，当前机器人学习主流的多传感器融合算法（特征拼接）在处理任务时存在局限，给机器人加触觉数据会使抓取成功率暴跌。研究提出组合策略解决问题，经测试效果显著。
Apple发布新SOTA Manzano：混合Tokenizer破解多模态统一难题，理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广，但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型，用混合视觉标记器降低任务冲突，结构简单可扩展，在多基准测试达SoTA水平，还展示图像编辑潜力。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
抛弃预定义Tool，首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning，破31%涨幅
视觉推理任务中，传统多模态大模型依赖预定义工具，灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具，在多类任务中显著提升性能，实现范式跃迁。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
豆包专业版实测：2亿人都可以体验能干活的Agent了！
6月24日，豆包上线专业版，搭载首个Agent驱动的办公任务模式。实测显示其在办公场景交付质量对标Claude Opus 4.6。2亿日活用户可体验，免费用户功能升级，专业版满足复杂任务额度需求。
一年磨一剑，今年最炸机器人Demo来了！1亿美元种子轮团队出手，单个模型解锁单手打蛋解魔方弹钢琴
Genesis AI发布机器人基础模型GENE - 26.5，让机器人可自主完成烹饪、实验室操作等复杂任务。该团队全栈自研，从硬件、数据、模型到训练评估都有独特方案，曾获1.05亿美元种子轮。
Agent规模化落地前夜，AI Infra的难题全都暴露了
随着AI Agent大规模落地，中国云服务市场结构转变，AI基础设施角色改变。InfoQ联合腾讯云发起「InfraTalk」直播，探讨AI Infra能力框架等。还解析其核心能力、难题、价值闭环标准及未来竞争焦点。