搜索：物理工程评测

「物理工程评测」共找到 1843 篇相关文章

实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化

在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。

工程仿真里有限元方法常见，但计算与人力成本高。此研究提出把大语言模型变为计算机辅助工程智能体，开发不依赖训练数据的降阶求解器，在多问题上表现佳，为下一代计算机辅助工程提供框架。

单个AI Agent能力不断提升，但多智能体协作能力缺乏系统评测。本文介绍新推出的AgentWorld评测基准，结合长时程任务、角色不对称与黑盒交互，评测多智能体协作能力，给出主流大模型的协作表现数据。

Agent成大模型主战场，构建方法待探索。Manus发blog揭秘，认为成功的AI Agent依赖上下文工程。团队选此实现快速迭代，虽实践不易，但总结出围绕KV缓存设计等关键点，其经验影响Agent表现。

文章聚焦大模型上下文工程，介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础，但其有脆弱、难管等痛点，促使向上下文工程演进；Skills是能力单元，可显式化能力、动态组合；MCP解决能力集成问题，虽有争议但理念重要。

8月21 - 22日，AICon全球人工智能开发与应用大会将在深圳举办。大会邀请产业一线专家，围绕Agent工程化等前沿方向，分享技术探索与工程实践，探讨AI从能力突破走向系统构建的新路径。

香港科技大学（广州）等多机构打造具身智能评测基准 RoboMemArena，突破传统局限，构建综合评测体系，配套真机测评。它提供多模态标注，任务长程多样，开源资源易用，PrediMem 在其上表现出色。

中国科学院自动化研究所联合华为提出 FeatureBench，构建端到端基础设施并开源。它从单元测试出发构造评测任务，引入多种机制保障任务可执行、可验证，能有效区分模型能力，还提供易用的评测流程。

本文是 ClackyAI 团队在 Harness 工程实践上的复盘。他们经两代失败后用 Ruby 重写第三代 OpenClacky，总结影响成本和效果的 7 个关键决策，如双 Cache 标记、System Prompt 字节冻结等，凸显 Harness 工程对 Agent 产品的重要性。

大模型 Agent 在智能运维场景落地常遇泛化难题。阿里云李也博士介绍利用评测集验证和提升智能运维算法泛化性的实践，阐述评测集重要性、构建方法，还展示其在提升智能运维 Agent 能力上的成效。