「自动化评测」共找到 1067 篇相关文章
MetaGPT 用户智能体发布,开启端到端自主软件测试新范式!
当前AI软件领域代码生成智能化发展快,但测试验收仍靠手动,效率低。MetaGPT推出用户智能体,研究团队发布RealDevWorld框架和AppEvalPilot实现端到端自动化评测,解决复杂软件质量评估难题。
Embodied Arena:业界首个统一具身大脑评测平台重磅发布,30+模型全面对比揭示关键洞察
具身智能火热,研究者常感茫然。Embodied Arena评测平台上线,它全面统一且持续演进,涵盖22+基准测试和30+模型,构建评估体系,揭示关键洞察,为具身模型发展指引方向。
第三个软件黄金时代来了!软件工程宗师、70 岁 UML 之父发声:AI 自动化被严重夸大,Dario Amodei 又越界了
软件工程宗师、UML 之父 Grady Booch 在播客分享对计算领域三次‘黄金时代’理解,直言 Anthropic CEO Dario Amodei‘软件工程将 12 个月内自动化’判断错误,强调工具虽变但软件工程难题未消失。
OpenAI两位首席最新采访信息量好大!终极目标是“自动化研究员”,招人并非寻找“最出圈”的人
OpenAI首席科学家Jakub Pachocki和首席研究官Mark Chen在采访中爆料,谈到GPT - 5将推理引入主流、实现自动化研究员目标、强化学习未到瓶颈等,还阐述用人标准、算力分配等问题。
SOTA大模型遇上加密数据评测:Qwen3未破10%,o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究
当前推理模型在基准测试中性能卓越,但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测,用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型,结果显示模型表现不佳,还分析了模型“犯难”原因。
Coding Agent 自主解题很强,但用户改一行代码就"翻车"?自所团队提出 SWE-Touch 揭示共享工作空间下的能力缺口
当前基于大模型的Coding Agent是热门研究方向,现有评测多假设其独占代码仓库。中科院自动化所团队构建SWE - Touch框架,对9个前沿模型测试,发现用户干预下模型性能下降、排名洗牌。
VL-LN Bench:模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景
上海人工智能实验室等研究者完成VL - LN Bench,模拟真实导航场景。它构建自动化数据收集管线,依托InternVLA - N1训练评测。结果显示主动对话可提升表现,但当前方法在实例感知对齐等环节有短板。
说一个反常识的真相,Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
作者有感于AI在真实工作场景评测的稀缺性,以阿里国际站RealReplicaBench评测集为例,介绍电商场景任务,发现多数模型成功率低,其他领域类似,呼吁厂商努力,作者也计划自跑评测更新排名。
OpenAI谈:大模型为什么会有幻觉?如何避免?
OpenAI论文探讨大模型幻觉问题,指出评测缺陷,像多数AI模型评测非对即错,模型为得分会瞎猜。还从预训练和后训练阶段剖析根源,提议改造评测,引入置信度阈值和错误惩罚机制。
阿里开源Mobile-Agent-v3:多模态GUI智能体,实现跨平台自动化突破!
全新自动化时代,GUI智能体融入日常。阿里巴巴通义实验室推出GUI - Owl与Mobile - Agent - v3,实现跨平台自动化突破。文章解析其发展历程、技术创新,且项目开源,商业化潜力引关注。