「自动化测试」共找到 2137 篇相关文章
是「福尔摩斯」,也是「列文虎克」,智谱把OpenAI藏着掖着的视觉推理能力开源了
智谱开源视觉推理模型 GLM-4.5V,还同步开源桌面助手应用。此模型视觉推理能力强,在图像识别、视频理解、前端复刻、图表处理等多方面表现出色,技术创新使其达开源 SOTA 水平,推动行业注重实用价值。
AI × 老旧系统:Vibe Coding 构建 AI 迁移工具,实现 10x 端到端智能迁移
文章指出老旧系统现代化复杂且需大量人工,AI 编程工具和 Vibe Coding 带来新可能。介绍 6R 策略、绞杀模式等迁移方法,还阐述 AI 在系统分析评估、代码转换等方面的应用,最终目标是打造闭环 AI 迁移 Agent。
阿里、南开大学发布免训练,视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性,传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor,用SCC方法和两步时空压缩策略,实验显示其性能优于其他方法。
ICCV 2025|UV-CoT:无监督视觉推理新突破,偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用,研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限,本文提出UV - CoT新框架,设计无监督数据生成与偏好优化机制,提升模型能力,摆脱对人工标注依赖。
多模态大模型,真的「懂」世界吗?——揭秘 MLLM 的核心知识缺陷
ICML 2025高分论文揭示MLLM核心认知盲区。研究发现主流MLLM缺乏核心认知能力,且不能靠规模扩展自然习得。作者构建测评体系CoreCognition,提出干预测试方法Concept Hacking,还给出关键发现与启示。
重塑注意力机制:GTA登场,KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发,提出大模型框架,解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示,削减计算量、缩减KV缓存,实验验证其性能优、效率高,虽有局限但前景好。
对话谷歌前 CEO Eric Schmidt:数字超智能将在十年内到来,AI 将创造更多更高薪的工作
谷歌前 CEO Eric Schmidt 做客播客,探讨 AI 未来。他认为 AI 被严重低估,数字超智能十年内或到来,瓶颈是电力。还谈及 AI 对就业、商业、教育等方面的影响,以及潜在风险和应对建议。
用AI,写代码只会更慢!但一定更「快乐」
METR研究实测发现,GPT等AI编程工具让顶尖程序员写代码平均慢19%,效率不升反降。开发者本预计提效24%,体验后仍觉快20%。研究还分析变慢原因,提醒勿高估AI编程能力。
实测Gemini图片转视频新功能,终于蹲到经典梗图后续了(doge)
Gemini接入带声音的图片转视频功能,作者实测该功能。用开盒指令测试,生成速度较快;还尝试给梗图加后续,发现生成精确内容需详细提示词,且不能生成具体真人形象内容。
Kimi新模型数学反超DeepSeek!北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek,基于Qwen2.5 - 72B打造,采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新,还有精简版本,官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。