「核心能力标准」共找到 4709 篇相关文章
为AI智能体选型、验收、优化提供量化依据：首部评估标准公开征集中
AI智能体成2025年十大战略技术趋势之首，到2028年至少15%日常工作决策将由其自主做出。但企业面临信任鸿沟，缺乏评估规范。首部聚焦AI智能体应用的团体标准公开征集起草单位与起草人，适用于多方，有核心内容与价值。
专访希姆计算陈炜博士：“技术与人才标准”双轮驱动，推动 RISC-V 生态繁荣
在2025 RISC-V中国峰会期间，希姆计算陈炜博士接受专访，介绍RISC-V在AI领域布局，提及希姆计算推动技术标准制定的贡献与挑战，还阐述国内人才缺口及培养标准，认为技术与人才标准相辅相成。
全国首部可信AI“技术安全+数据合规”标准来了，欢迎参与起草！
2025年国家数据局开展可信数据空间试点，在多领域落地经验。但实践中技术、合规等问题凸显。中国电子商会归口、智合标准中心起草《人工智能大模型可信数据协作安全与合规指南》，有诸多亮点，现公开征集起草单位和起草人。
ACL 2025杰出论文！用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量（CSV）解决验证损失与下游任务能力脱节问题，实验验证其提升了下游任务表现可预测性。
知识类型视角切入，全面评测图像编辑模型推理能力：所有模型在「程序性推理」方面表现不佳
东南大学等团队提出KRIS - Bench，从知识类型视角对图像编辑模型推理能力评测。它分三大知识范畴、细化多种任务，设四维度评估指标，测10款模型，发现模型程序性推理等能力不足。
AI"学霸"也解不出高中题？耶鲁、复旦发布MMSciBench，揭示AI理科推理能力短板
耶鲁、复旦等推出MMSciBench评测基准，揭示主流模型复杂科学推理短板。它有高质量数据、多模态多题型测试和精细知识分类体系。测试发现模型图文融合及推理能力弱，英文推理或效果更好。
NanoCoder：我把50万行的claude code核心机制浓缩成1000行，不可能学不会了吧！
Claude Code 源码泄露后，kimi Agent 团队何宇峰大佬的 NanoCoder 项目，用 950 行 Python 代码重写其核心机制。它实现 7 种关键设计模式，可助理解顶级 AI 编程 Agent 核心设计，还能按需修改。
王梦迪、丛乐团队Science Earth：当组织本身开始涌现，全球科学能力第一次在同一张网上互相发现
王梦迪、丛乐团队在arXiv发布预印本论文，推出面向AI原生科学发现的行星级操作系统Science Earth，它能连接全球科学能力。文中通过两个案例展示其作用，并介绍协调内核EACN，还公开了论文、代码与网络。
OpenAI 工程师最新演讲：代码只占程序员核心价值的 10%，未来属于“结构化沟通”
OpenAI工程师Sean Grove演讲指出，代码只占程序员核心价值10%-20%，80%-90%在于结构化沟通。他认为规约比代码更优，还以GPT - 4o“马屁精”问题为例说明规约作用，最后畅想万物皆规约的未来。
姚顺雨署名：大模型「现学现卖」能力首次被系统评估，腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench，系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳，揭示当前大模型在该能力上的普遍短板，并指出未来四个探索方向。