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基于梯度组合的多任务 / 多目标学习
多任务学习一直是机器学习中的一个诱人愿景:让单个模型同时掌握多项技能,像人类一样举一反三,提升数据利用效率。然而,在现实中,同时学习多个任务,效果有时还不如为每个任务单独训练一个模型。
其核心矛盾在…
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2026/1/10 17:31:13
【AI革命】从瘫痪智者到全能助手:一文拆解Agent的“身体构造“,大模型如何从“指路“变“自驾“?
在 AI 圈子里,如果说 2023 年是“大模型(LLM)元年”,那么 2024 年无疑是 “Agent(智能体)元年”。
很多人会有疑问:我用的 ChatGPT 已经是人工智能了,为什么又冒出来一个 Agent&…
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2026/1/10 17:21:13
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AI决策的“双刃剑“:小白程序员必知的自主性保全指南,别让大模型悄悄偷走你的代码思维!
一、论文背景与动机 问题情境 随着人工智能代理(AI agents)在日常决策支持中的应用越来越普遍,人们开始依赖 AI 协助处理越来越复杂的抉择。这样带来一个张力:如果把太多决策交给 AI,人可能会“失去能动性”࿱…
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2026/1/10 17:21:13
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引言
在全球化的商业环境中,语言障碍往往是跨境电商面临的最大挑战之一。想象一下,你的在线商店同时接待来自法国、日本、巴西的客户,而你的客服团队却只能用英语回…
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引言:当自媒体小编遇上AI神器
作为自媒体从业者,我完全理解每天被视频脚本折磨的痛苦。上周我遇到一位做科普视频的编辑朋友,她需要为每段视频素材手动撰…
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在自然语言处理领域,Text-to-SQL 任务始终是一座难以逾越的高峰,它要求模型将模糊的人类语言与数据库中抽象的实体、关系和数值精准对接,即便是 GPT-4o、Gemini 1.5 这样的顶尖大模型,在 BIRD 和 SPIDER 2.0 等权威基准测试中也未…
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2026/1/10 17:21:13

