Wepoc是一款为安全研究人员和渗透测试工程师设计的图形化漏洞扫描工具，基于Nuclei引擎，支持多操作系统和并行扫描，具备POC管理、任务监控和配置持久化功能。

本文探讨了大型行为模型（LBM）在波士顿动力人形Atlas中的应用，强调其在复杂任务中的表现。LBM通过多任务数据集训练，提升了机器人在动态环境中的自主互动能力。研究表明，LBM在微调新任务时仅需少量数据，并且在应对环境变化时表现更为稳健。尽管取得了一定进展，仍面临评估标准化和数据收集等挑战。

该研究针对具身人工智能系统在快速适应用户偏好和处理多样传感器输入时面临的复杂性问题。我们提出了一种新的范式——联邦基础模型（FFMs），结合多模态多任务（M3T）基础模型与隐私保护的联邦学习，旨在提升智能系统在边缘设备上的能力。研究发现，FFMs在安全性、隐私和个性化方面具有可行的解决方案，且为未来研究提供了重要方向。

本研究比较了专用多任务优化器（SMTOs）与统一损失在多任务学习中的效果。实证结果显示，固定权重在某些情况下与SMTOs相当，统一损失在特定实例中表现相似。这为多任务学习的优化方法提供了重要启示。

本研究提出了一种创新的多模态融合架构，用于评估课堂话语的自然性及提问和解释的质量。通过注意力机制和多任务学习，结果表明文本模态占主导地位，音频特征提升了模型与人类评分的一致性。

本研究提出了CoCo-Bench，旨在解决软件工程中缺乏全面评估框架的问题。该框架通过代码理解、生成、修改和审查四个维度评估大型语言模型，揭示模型表现差异，为未来研究提供可靠基准。

本研究通过生成特定任务数据，训练出更小且性能更优的分类器，解决了大语言模型在使用中的延迟、内存和成本问题，并采用MultiTaskGuard和UniGuard方法提升安全行为检测性能。

本研究针对现有的多任务视觉定位方法的不足之处，提出了一种逐步语言引导的视觉学习框架（PLVL），旨在更有效地提取视觉特征并利用语言信息。研究表明，PLVL框架在不同任务间的协作预测提高了定位精度，显著优于传统方法。

本研究解决了当前强化学习方法在多任务学习中的局限，特别是由于任务干扰导致的性能下降。提出的SwitchMT方法结合了深度脉冲Q网络和自适应任务切换策略，能够动态调整任务切换，从而提升任务学习的整体效率和泛化能力。实验结果表明，SwitchMT在多个任务上的表现优于现有方法，对提高智能自主体的多任务学习能力具有重要影响。

本研究提出了一种多任务平衡通道注意力卷积神经网络（MT-BCA-CNN），旨在解决水下声学目标识别中的样本不足和环境干扰问题。实验结果表明，该方法在27类少样本场景下的分类准确率达到97%，F1分数为95%，显著优于传统方法。

本研究提出两种方法，通过重新对齐特征表示，解决多任务场景下模型合并性能下降的问题，实验结果优于传统方法。

本文提出了一种新方法LoRI，旨在解决多任务低秩适应中的参数干扰和开销问题。通过随机投影和任务特定掩模，LoRI显著减少可训练参数，同时保持强大性能，实验表明可减少95%的参数。

本研究解决了传统三元组损失只依赖于类别标签的问题，在多任务场景中未能充分利用多种标注信息。通过引入多标注三元组损失（MATL）框架，该方法结合了边界框信息和类别标签，显著提升了分类和定位任务的多任务学习性能。实验结果表明，MATL在分类和定位任务上均超越了传统三元组损失，强调了在多任务学习中充分利用所有可用标注的重要性。

本研究提出了一个多任务工具测试平台，旨在真实环境中评估基于大语言模型的智能体适应能力，并揭示影响其鲁棒性的关键因素。

本研究提出了一种基于残差学习的多因素进化算法（MFEA-RL），优化了现有的交叉算子和技能因子分配策略。实验结果表明，该方法在收敛性和适应性方面优于现有算法。

本研究提出动态任务向量分组（DTVG）方法，解决了多任务提示调优在转移学习中任务相似性细化不足的问题，显著减少了负迁移，并在26个NLP数据集上取得了优异的性能。

本研究提出了一种基于物理知识的多任务预训练框架（PIM），通过自监督学习提高人类活动识别的准确性和F1分数。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有技术，展现出显著的性能提升潜力。