「评测体系」共找到 1162 篇相关文章
刚刚，Andrej Karpathy放出大招：开源nanochat项目，仅8000行代码100美元就能训练出一个ChatGPT
Andrej Karpathy发布nanochat项目，用8000行代码实现ChatGPT完整训练流程。在8xH100节点跑4小时、花100美元，就能有对话、写故事、答题的AI助手。项目覆盖广，含多训练步骤及评估体系。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
拥有Github 的微软终于出手，发布一键生成全栈应用的GitHub Spark！
微软发布GitHub Spark，能以自然语言生成全栈应用并一键部署，默认用Claude Sonnet 4。它遵循微应用理念，有强大功能体系，深度集成GitHub。开发者看法不一，目前向Copilot Pro+用户开放，或改变市场格局。
看遍奥斯卡后，VLM达到电影摄影理解新SOTA｜上海AI Lab开源
上海人工智能实验室等推出ShotBench、ShotVL及ShotQA，ShotBench含超3.5k问答对，ShotQA约7万个问答对。ShotVL在ShotBench评测中表现出色，3B参数的ShotVL-3B增益达19.0%，超越GPT - 4o等。
智能PPT生成系统
MultiAgentPPT是基于A2A + MCP + ADK的多智能体系统，能流式并发生成高质量PPT。它通过多智能体协作，从大纲生成到内容汇总，提高效率与准确性，还介绍了使用界面、项目结构、快速开始步骤等。
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了！一次部署，终生可用
英国格拉斯哥大学团队发布全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX，打破传统多智能体系统构建与优化限制。它有自动化构建、自进化机制和系统性评估亮点，实验验证其性能提升显著。
科大讯飞研发总监王磊磊将在 AICon 上海分享多模态降噪技术的实践与应用
5月23 - 24日AICon上海大会将聚焦AI前沿与产业落地。科大讯飞王磊磊将分享《复杂场景下的语音交互，多模态降噪技术的实践与应用》，介绍基于多模态融合的降噪技术体系及其在智能硬件中的应用。
完全相信 AI 代码的 Uncle Bob，坦诚这条路还没走通
在AI代码普及当下，Uncle Bob放弃人工评审代码，搭建管控框架引争议，Grady Booch反对，认为AI无法替代资深工程师。Uncle Bob设强约束体系，虽有成效但自动化架构规划未达理想，还给出开发建议。
把 Gemini 和 GPT 放到《我的世界》当教练，谁能看懂机器人的微操？
国立清华与英伟达团队研究《VLM-AR3L》，把Gemini 2.0、GPT-4.1等拉进考场，评估视觉裁决能力。结果显示Gemini综合最稳，开源小模型特定场景反超。还提出VLM-AR3L框架破使用瓶颈，实战超人类手写奖励。
刚刚，Anthropic开源Claude挑战黎曼猜想的4篇论文
Anthropic开源未公开版本Claude挑战黎曼猜想的4篇论文。Claude虽未证出猜想，但将零点在临界线上的比例下界从41.6%推到67.2%。整个过程由多智能体自主完成，还建立严格验证体系。