「终端执行任务」共找到 2399 篇相关文章
AgentCPM-Explore开源,4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
当行业争论30B能否挑战万亿参数时,清华、人大、面壁智能与OpenBMB联合研发的AgentCPM-Explore开源,基于4B参数在深度探索任务表现出色,还开源配套平台,解决小模型性能提升难题。
让Agent系统更聪明之前,先让它能被信任
本文从系统工程视角剖析 Agent 系统问题与复杂度,指出开发中‘简单’是假象,复杂性只是被转移。介绍了 Agent 开发各阶段难点,通过案例说明其落地困境,提出将其视为系统组件,先求稳定可靠,还提及开发思路、模式及最新进展。
超越纯视觉模型!不改VLM标准架构,实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM,首证视觉语言模型不改架构就能媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示等创新策略,它精准完成像素级深度估计等任务,为多领域带来前景。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习:一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限,针对性有监督训练成本高,多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL,实验显示其在下游任务表现优异。
一文讲清三种AI应用系统的架构及及TOP威胁框架
文章从AI系统分类及架构出发,分析不同类型AI系统的威胁特征,并介绍现有的威胁分析框架。目前AI应用架构经历从GenAI到AI Agents,再到Agentic AI的演进,各方向独立发展,且威胁各有特点又有重合。
AI进化时间表已现!LLM每7个月能力翻倍,2030年职场不复存在?
LLM正飞速进化,METR研究发现其智能每7个月翻番。到2030年,一个模型几小时就能完成人类工程师数月的工作。该研究提出“任务完成时间视野”指标衡量模型能力,不同模型表现差异大。
机器人也有“Aha Moment”!Zetta ζ 闭环物理智能体在线学习
端到端策略模型在物理世界失灵,现有在线学习路径未走通。清华 AIR 与域变换联合推出 Zetta ζ,通过三个闭环实现闭环物理智能体在线学习,实验显示其任务成功率高,还让机器人出现‘Aha Moment’。
姚顺雨Agent能力交卷!腾讯混元Hy3把元宝练成了打工人
腾讯混元Hy3正式版发布,总参数295B、激活参数21B,最大支持256K上下文。它是快慢思考融合的MoE模型,重点提升Coding和Agent能力。其加持下,元宝大升级,能完成办公、生活等多场景任务。
视觉Token注入CLIP语义,走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP,将低级视觉Token与高级CLIP语义结合,支持端到端自回归训练,可接入LLM框架,降低计算与数据门槛,在多模态任务中表现优异,代码已开源。
首个为手机而生的通用Agent?!苹果做不到的事,“野路子”智谱抢先实现了
苹果预计2026年升级Siri实现自主行动,但完整落地的执行型Agent仍未推出。8月20日,智谱发布AutoGLM 2.0,宣称是全球首个可在手机用的Agent,开创‘Agent + 云手机 / 云电脑’范式,能代理操作高频应用。