「记忆评测基准」共找到 1796 篇相关文章
阿里通义开源GUI智能体SOTA:2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体
阿里通义实验室开源MAI - UI,通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束,自进化数据管线和在线强化学习提升性能,端云协同平衡隐私与效率,扩展动作空间打破局限,在多基准测试创SOTA。
LSTM之父Jürgen再突破,「赫胥黎-哥德尔机」让AI学会自己进化
LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 对 2003 年提出的哥德尔模型进行新尝试,构建赫胥黎 - 哥德尔机(HGM)。它能在 SWE - Bench Lite 媲美最佳人类设计智能体,还在多基准测试中超越现有方法,展现强大迁移能力。
医疗幻觉率比DeepSeek低3倍,百川循证增强大模型横扫全球医学考试!
百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus,将循证医学理念融入训练和推理,首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低,多国医考成绩优异,已上线百小应APP并开放API。
“OpenClaw 类”自进化智能体代表项目介绍
文章指出传统 Agent 存在记忆短暂、能力固定的瓶颈,介绍了 OpenClaw 生态中“自进化”的不同形态,还列举了 Nanobot、AutoResearchClaw 等多个代表性项目,阐述其特点和应用场景,最后抽象出自进化智能体的共同要素和工程模式。
深度揭秘OpenAI如何让GPT-5「技术性」超越Claude:悄悄跳过最难的23道题
OpenAI发布会上称GPT-5代码能力全球第一,其在SWE-bench Verified基准获74.9%通过率,略高于Claude Opus 4.1的74.5%。但OpenAI未做23道难题,若计入,GPT-5实际通过率或低于Claude。
56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。
对谈 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑:Multi Agent 天然适合形式化数学 |Best Minds
文章是对 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑的访谈。他认为强化学习是 AGI 关键解法,Multi Agent 适合形式化数学。还探讨了 DeepSeek Prover 进展、数学与 AGI 关系、评测基准等,指出未来有全才模型和自主 Agent 出现。
刚刚,DeepSeek V4 Pro正式版发布!
周三晚间,DeepSeek 突然发布 V4 Pro 大语言模型正式版,命名为 DeepSeek - V4 - Pro - 0813,官方未调升 API 使用价格。有用户称调用的 V4 Pro 思维链风格有变,跑分显示其 Agent 评测表现可媲美顶级模型,还撞车了马斯克的 Grok 4.6。
PPO-Clip的「盲点」被补齐了?快手提出熵比裁剪方法,从局部约束到全局稳定的关键一跃
快手科技语言大模型团队提出熵比裁剪(ERC)方法,应对强化学习中信任域偏离问题。该方法从全局视角稳定策略分布,在多个数学推理基准实验中提升了模型性能,还与多种方法对比验证了泛化能力。
9B“小”模型干了票“大”的:性能超8倍参数模型,拿下23项SOTA | 智谱开源
智谱发布并开源仅9B大小的模型GLM-4.1V-9B-Thinking,在28项评测中拿下23个SOTA,成10B级别最佳VLM模型。它引入思维链推理机制,通过课程采样强化学习提升能力,还获10亿投资。