「全域创新体系」共找到 1469 篇相关文章
拿着做数学题的 PRM 来评判 Agent 调用工具，基本是行不通的！
目前评估体系多为结果导向，在工具调用上缺乏像样的PRM基准。Arizona State University和Intuit AI Research研究者推出ToolPRMBench，指出用做数学题的PRM评判Agent调用工具行不通，还介绍了其构建方法、训练范式和实验结果。
走一步看一步、两三个月就迷茫一次：字节扣子的两年「创业」
字节的扣子刚完成大版本更新，定位“职场AI，就用扣子”。它过去两年像早期创业团队“野生”生长，从Bot Studio到工作流平台，再到扣子空间，如今迈向Vibe Coding，强化“伙伴”定位，值得产品创新者研究。
社区供稿丨以小博大！Nanbeige4-3B重磅开源：硬刚Qwen3，挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型发展陷入‘参数军备竞赛’，成本高昂。Boss直聘南北阁实验室发布Nanbeige4 - 3B，仅30亿参数，在预训练和后训练阶段采用多种创新技术，在多方面媲美甚至超越大模型。
GPT-5准确率不足40%！北大发布多模态、高难度化学基准SUPERChem
北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。
多家芯片公司业绩飙涨，这个赛道彻底火了？
近期多家A股芯片公司Q3财报亮眼，受益于端侧AI推进。端侧AI优势多，吸引科技巨头布局，但落地有挑战。技术进步使大模型轻量化，手机与AI眼镜较热。其发展面临应用、技术、生态等问题，也有隐私保护方案。
成本不到8千美元！新浪微博1.5B小模型超越近万亿参数模型
新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型，仅15亿参数、训练成本不足8000美元，却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则，分两阶段训练，性能出色，成本低且数据无污染。
Feed-Forward 3D综述：三维视觉如何「一步到位」
这篇由12所机构联合撰写的综述论文，总结2021 - 2025年间数百项创新工作，建立Feed - Forward 3D方法谱系与时间线，介绍五大技术分支、应用场景、评测指标与结果，还指出未来挑战与方向。
14000人一夜失业！被裁白领挤爆TikTok，含泪直播失业全程
亚马逊本周宣布裁1.4万员工，占白领4%。被裁员工在TikTok、LinkedIn等平台记录失业瞬间，社交媒体成“失业直播间”。AI早已融入工作流，此次裁员或与AI投入有关，传统白领体系正被重新编码。
谷歌痛失王座？港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源，超强P图暴击Nano Banana
港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，该模型基于FLUX Kontext，能处理多参考图像，在多模态编辑与生成上表现出色，超越谷歌Nano Banana等模型，还构建了新测试集与数据构建范式。
AI Agent的“祛魅与归真”：当超级智能体开始懂行｜甲子光年
AI Agent正迎来“祛魅”时刻，市场关注焦点从“模型有多大”转向“业务有多懂”。甲子光年智库分析，其角色进阶为“数字员工”，重塑人机协作模式。众安信科深耕企业级场景，构建闭环体系，其AI Agent成效显著。