「SWE基准测试」共找到 2081 篇相关文章
Claude不到4%,全军覆没!一场大考撕碎Agent「全自动办公」幻想
新智元报道,UniPat AI的SaaS - Bench实战考卷,用23个真系统、106个任务测试Agent。结果显示,Claude Opus 4.7完全通过分数仅3.8%,多数模型全军覆没,暴露了Agent在真实环境中的四种致命缺陷。
告别「想完再做」卡顿!清华StreamingVLA让VLA边想边行动,提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿,清华与联想合作提出StreamingVLA框架,引入两项技术实现并行处理,在测试中显著提升效率和流畅度,为VLA模型部署提供新方案。
超越英伟达Describe Anything!中科院 & 字节联合提出「GAR」,为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」,为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力,通过引入新组件,兼顾细粒度与全局上下文,在多测试集表现优异,且代码等已开源。
2026 Data+AI 中场纪实:企业决策者,敢把真实业务交给 Agent 吗?| 直播预告
Snowflake携手InfoQ发起直播,探讨企业将真实业务交予Agent的问题。贾天下将分享相关内容,其博客展示有本体团队可实现的能力,还通过生物医学基准测试比较不同方案,为构建企业级AI智能体提供参考。
首个语音智能体端到端测评出炉:Grok登顶,真实场景通过率仅一半
Artificial Analysis推出业内首个语音转语音智能体端到端性能基准τ - Voice,测试真实客服场景能力。结果显示最强S2S模型成功率刚过一半,Grok Voice Think Fast 1.0夺冠,但也面临诸多质疑。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS,提出面向统一多模态理解与生成的架构路线,在保持系统简洁前提下,统一理解与生成任务,继承开源预训练模型知识,在多项基准测试中表现优异,还实现4× token压缩。
32k微调处理百万Token:21倍的推理加速,10倍的峰值显存节省,实现恒定内存消耗
现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构,有双轨并行记忆系统,能恒定内存、线性时间处理文本,在基准测试超主流方法,实现21倍推理加速和10倍显存节省。
用2D先验自动生成3D标注,自动驾驶、具身智能有福了丨IDEA团队开源
IDEA团队张磊团队提出OVSeg3R开集3D实例分割学习新范式。它无需人工后处理和3D掩码标注,降低训练成本,有望让3D实例分割商业落地,可用于自动驾驶、智能家居等领域。
蚂蚁再把医疗AI卷出新高度!蚂蚁·安诊儿医疗大模型开源即SOTA
蚂蚁集团联合多方开源的医疗大模型蚂蚁·安诊儿(AntAngelMed),一经发布就登顶多项医疗基准测试榜单,是迄今参数规模最大的开源医疗模型,应用门槛低,为行业示范出一条清晰路径。
GPT-5.2 发布:做表格、写 PPT、敲代码 | 打工人的生产力利器
GPT - 5.2发布,在GDPval评测等众多基准测试中刷新行业水平。GPT - 5.2 Thinking适合真实场景与专业工作,在知识型任务、编码、长上下文处理、视觉理解、工具调用等方面表现出色,部分功能需付费使用。