「前端自动化测试」共找到 2244 篇相关文章
这个 skills 太硬核了，刚开源就斩获 1.7K Star！Agent 联网能力拉满！
AI开发者圈热议让AI助手真正“上网”，Claude Code原工具局限性大。web - access skill横空出世，从底层架构重新设计，解决其三大短板，让Claude Code可自由穿梭互联网，功能强大且安装使用方便。
Anthropic用GAN思路解决AI产出质量问题
Anthropic工程师发现AI会自我欺骗，无法准确评价自己工作。他们借鉴GAN思路，让Generator生成、Evaluator验收。校准Evaluator使其严格，还为前端设计定审美标准，实验证明挑刺搭档能提升AI产出质量。
我在微信免费养「龙虾」，玩到上瘾，这组CP太强了
2026 开年「龙虾热」渗透各类任务场景，腾讯动作密集。其自研 WorkBuddy 优势明显，与微信 ClawBot 联动成「官配」。经测试，它能高效处理多类任务，还为用户提供权益，腾讯龙虾矩阵加速成形。
做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
安全的下一个好赛道，非常值得研究
近几年机器人发展火爆，摩根士丹利预测到2050年产业规模或超5万亿美元。但机器人领域安全复杂，研究团队用CAI框架对三款消费级机器人渗透测试，揭示严重安全问题，且行业整体对安全无知。
震惊海外开发者！BOSS直聘3B小模型比肩80B，怎么做到的？
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B，性能震惊海外开发者。团队从多方面改进，如优化推理和偏好对齐，重构训练数据，采用多种强化学习算法，使其性能比肩大模型。
MMLU已死？「人类最后考试」登Nature：全球AI模型集体不及格！
AI发展迅猛，现有基准测试难以跟上其步伐。近1000名研究人员组成的全球联盟创建「人类最后的考试」（HLE），涵盖多领域难题，目前最强AI准确率不足50%，凸显AI与人类专家的差距。
吴恩达复盘百度岁月：我带过的自动驾驶、智能音箱都成了！Altman 我也带过，但 Gemini 3 比 ChatGPT 强
吴恩达团队提出新版图灵测试界定 AGI，避免行业泡沫。在播客中他还谈及 AI 关键议题，指出 AGI 短期难实现，规模化非唯一路径，AI 不会大面积取代岗位，中美 AI 各有优势等。
小米的首代机器人VLA大模型来了！丝滑赛德芙，推理延迟仅80ms丨全面开源
具身机器人成科技新热点，大家期待其释放生产力。小米首代具身VLA大模型Xiaomi - Robotics - 0抓间歇停顿问题，4.7B参数规模下推理延迟仅80ms，还做三项技术创新，且全面开源。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式，但面临权衡取舍。近日，清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm，构建参数共享的平行通路，实现稳定训练并提升性能。