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一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域,将现有方法按泛化能力分三类,比较DNN与树模型优劣,剖析核心挑战,探讨扩展方向及数据集评估策略,旨在建跨数据集稳健评估体系。
深入体验 A2A SDK:一步步教你构建“服务化”的 Agent 系统
文章基于A2A最新Python - SDK,介绍将LangGraph的Agent通过A2A协议对外暴露并服务的方法,涵盖核心架构、概念、交互流程,以及A2A Server端、Client端实现和测试总结,还提及A2A优势。
LSTM之父22年前构想将成真?一周内AI「自我进化」论文集中发布,新趋势涌现?
本文介绍AI模型自我进化方向的进展,涉及多机构的相关论文。如受“哥德尔机”启发的“达尔文哥德尔机”可自我改进;还有“自我奖励训练”“MM - UPT”“UI - Genie”等方法,展现AI自我进化潜力。
纯靠“脑补”图像,大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划(VPRL)新范式,纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练,准确率达80%,超文本推理至少40%,代码已开源。
谷歌年度大招:所有AI模型全升级一遍!Gemini2.5大杯中杯霸榜前二,新版视频/图像模型亮相
谷歌在I/O大会放大招,升级所有AI模型,重做原有产品,推出诸多实验性新产品。如Gemini 2.5系列升级,具备新功能;还有异步代码助手Jules、新搜索模式等,多模态模型也全线升级。
SGLang 的 DeepSeek-V4.1 Flash Day 0 优化实录:4×B300 上 BS=1 达到 764 tokens/s
本文是SGLang团队的DeepSeek-V4.1 Flash Day 0优化实录,详解了架构适配、KV cache压缩、kernel优化到DSpark适配全流程,公开4×B300 GPU实测吞吐数据,附复现代码与步骤
T-RO综述重构Foundation Model时代机器人操作知识版图
近日,论文《Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives》被IEEE Transactions on Robotics接收,它以High - Level Planning和Low - Level Action Modeling为主线,梳理Foundation Model时代机器人操作发展,分析了现存问题及关键缺口。
OpenAI Astra发布在即,全自动网络攻防能力已突破天际!
OpenAI即将发布的模型Astra,在内部评测中获ExploitBench满分,还发现两个零日漏洞。它能力远超上一代GPT - 5.6 Sol且更听话。不过为安全考虑,OpenAI部署监控,还放慢其研究速度。
Agentic RL 后训练资源怎么分?港中文、恒生大学提出 Libra,吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”,Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统,统一优化训练与 rollout,在多任务中提升吞吐,论文与代码已公开。
横扫八大数学竞赛:清华微软联合提出STAR-PólyaMath,Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath,构建探索 - 推理 - 验证框架,解决大模型长程数学推理瓶颈,在八大数学竞赛基准获最优成绩,还可泛化到其他推理场景。