「任务交付」共找到 2133 篇相关文章
撞名Anthropic的“外挂”刷屏：让“DeepSeek V4‑Pro碾压 Fable 5”但无人能复现，Token开销反而翻倍
J - Space Cognition Suite社区项目在X上传播，称不修改DeepSeek V4 - Pro模型权重，用推理时Harness能提升其在多项Agent Benchmark表现，超Fable 5，但未第三方复现，且Token开销可能翻倍。
Auto-Research「终极大考」：新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench，用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务，校准受控修改范围，主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口，Auto - Research需更严格评测标准。
浙大开源HugAgentOS：三引擎一体自进化，每步可归因/回放/回滚
过去一年，Agent任务执行能力提升，但不会自主积累与进化。浙大开源的HugAgentOS把Harness拆成三个可自我成长的引擎，设归因和本体两道关卡，解决经验成能力等问题，还覆盖智能体完整链路。
自构建智能体：一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手，让其参照构建智能体，设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势，还对比监督者和工作流两种智能体实现模式，揭示速度与自主性权衡关系。
当 Token 成为商品，AI 基础设施会怎么变化？
在大模型时代，智能生产和交付未实现工业化，存在性能鸿沟。九章云极提出AI工厂战略，发布Alaya NeW Cloud 3.0，将从资源计量转向智能计量，打造训练和Token工厂，提升算力到有效Token的转化效率。
为什么堆算力救不了大模型
文章指出大模型和人类大脑归纳规律路径不同，AI追求精确但脆弱的拟合，人追求粗糙但不变的压缩。大模型在可收敛系统表现惊艳，不可收敛系统则崩盘，未来AI产品核心是打造可收敛封闭环境。
阿里Qwen 3.7 Max：35小时自主编程，Claude跟不上了？
阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max，在优化平头哥芯片推理内核任务中，35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色，编程、推理、办公自动化全面开花，但闭源且实验室场景与现实有差距。
Qwen最新3.7 Max预览版空降！两代超大杯并行迭代，林俊旸走了但还在加速
Arena公布Qwen3.7-Max-Preview和Qwen3.7-Plus-Preview成绩，文本和视觉领域均为国产第一。Qwen3及以后迭代提速，大版本间隔缩至2-3个月，反映阿里Qwen团队进入快速实验、高频交付阶段。
微软AI CEO：倒计时18个月，AI将接管这些美国白领
微软AI CEO苏莱曼称未来12 - 18个月，诸多白领工作将被AI自动化。微软启动大规模自愿退休买断计划，虽未提AI，但各项动作都指向它。不过，现实中AI对岗位的替代情况复杂，也创造了新岗位。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈，北大团队提出SEAlign对齐框架：显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好，但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架，通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点，提升模型在真实工程任务表现，成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。