「物理场景测试」共找到 3803 篇相关文章
拆解、对比与优化:LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式
文章探讨了大语言模型驱动的AI智能体的五种任务规划与执行模式,包括ReAct、Plan-and-Execute、静态Workflow、Workflow+局部智能、模块化的分层规划,分析其优缺点、适用场景,还给出优化方法。
1.5B参数!支持本地实时语音转录
Liquid AI发布首个端到端音频基础模型LFM2 - Audio - 1.5B,参数1.5B,能在本地设备处理高质量端到端音频任务。它是统一多模态模型,支持两种生成策略,多种应用场景,虽仅支持英文但性能出色。
GPT-5.5 Instant上线:幻觉减少52.5%,告别废话
OpenAI完成ChatGPT默认模型的静默升级,GPT-5.5 Instant全面替换GPT-5.3 Instant。它在数学推理、减少幻觉、精简回答、记忆功能等方面有显著改进,还采用灰度推送策略。开发者认为其定位是日常场景够用顺手。
5Y News | 地瓜机器人完成1.5亿美元B2轮融资
近日,地瓜机器人完成1.5亿美元B2轮融资,B轮累计2.7亿美元。2025年业务成果出色,出货量增180%、客户量翻倍、开发者破10万。它与地平线打造具身智能大脑基座,释放多场景应用潜力。
AI在「赚钱锦标赛」夺冠,比人类还会做生意!躺赚时代要来了?
研究人员提出自动售货机运营模拟环境Vending - Bench,测试大模型智能体管理业务能力。实验显示不同大模型性能方差大,Claude 3.5 Sonnet净资产表现最佳,人类基线在可靠性上表现较好,各模型长周期表现波动大。
给你一套框架,理解AI时代
作者综合多方观点提炼出理解AI时代的三层框架。技术栈分底层模型能力、中层基础设施、上层应用场景;价值链是供给驱动,供给侧突破创造新需求;竞争格局在通用层赢者通吃、基础设施层多元共存、应用层快速迭代。
Meta 新成立超级智能实验室,让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室(MSL),首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码,减少计算量和延迟,在多任务测试中表现出色,为大模型部署提供实用方案。
Multi-Agent记忆系统MIRIX:比RAG性能飙升35%,存储减少99.9%
现有AI Agent记忆方案有局限,MIRIX作为模块化多智能体记忆系统应运而生。它由六种记忆类型和多智能体框架组成,支持多种检索功能。在多模态和单模态测试中表现优异,为记忆增强型LLM智能体设新标准。
ICML 2026 | 北大提出的APEIRIA,打破了3D MLLM黑盒推理困境
北大团队提出面向3D空间推理的新框架APEIRIA,将神经符号程序推理模式蒸馏进3D MLLM。采用三阶段课程学习,在多基准测试表现强劲,保留模块化优势,为具身智能系统提供启发。
测完阿里的Accio Work,我理解了「一人跨国公司」为什么可能
作者体验阿里Accio Work后认为,它作为面向全球中小企业和创业者的企业级Agent,像出厂就懂做生意的团队,能让电商小白从零搭Shopify店,通用Agent难以做到,体现数据和场景壁垒。