「编码测试」共找到 2017 篇相关文章
「0污染」LLM理解基准来了!20000道题14个学科全覆盖,来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试,含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露,保证评估结果可靠,已在Huggingface开放。
V0 模型直接进驻 Cursor,UI 生成效果炸裂,氛围编码体验再升级。
AI 编码赛道竞争激烈,Vercel 的 V0 发布 AI 模型,可在 Cursor 中使用,还推出新工作流提升 UI 生成效果。文中介绍了 V0 特点、Cursor 设置方法及使用演示,还分析了 Vercel 自研模型的原因。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗?新基准揭示:表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类!
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试,评估多模态模型物理推理能力。测试显示,即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%,远不及人类的75.6%,且模型在多方面存在结构性缺陷。
刚刚,GPT-6正式发布!OpenAI:欢迎来到AGI时代
OpenAI正式发布GPT - 6 Astra和GPT - 6 Astra Pro,宣布AGI时代开幕。该模型训练规模大,能力升级显著,价格公布。基准测试成绩优异,在多方面表现突出,还展示诸多实际应用案例,已有企业开始测试。
不让“猪队友”拖后腿!哈深新作 AgentDropoutV2,专治多智能体“传话游戏”翻车现场
多智能体系统中,常有agent出错带偏整体。哈工大联合阿里提出AgentDropoutV2,测试时介入,设‘质检员’审核输出,结合失败案例构建‘避坑指南’,在多测试中显著提效,泛化性强。
OpenAI深夜放出GPT-5狙击谷歌!基准测试碾压前代模型,价格比Claude更便宜
北京时间8月8日凌晨,OpenAI推出GPT - 5,宣称其更智能、准确,幻觉率低。还推两款新模型,介绍了不同用户套餐。它在编程基准测试表现佳,健康领域能力突出,引发各界热议。
图像编辑模型不止生成:BIGAI&上交大提出EAR范式,系统测试其视觉规划能力
上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式,构建AMAZE基准,分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱,扩散式模型更适合视觉规划,CoT效果不稳定等。
陶哲轩联手GPT-5,1小时攻克数学难题!全程无需编码,OpenAI副总惊呼
陶哲轩联手ChatGPT攻克MathOverflow复杂数学题,节省数小时编码时间。他先让ChatGPT生成代码,后改用分步对话找参数,还验证结果。AI助其发现错误、优化流程,凸显在数学研究的潜力。
可复制的 AI Coding 全栈实战:比 OpenSpec 更轻量、更丝滑
本文整理自淘宝闪购邓立山在 QCon2026 北京站演讲,分享其团队一年多 AI 编码全栈实战经验,分析 AI 编码问题,提出解决方案,介绍方案演进、实战案例及推广情况,还探讨了未来演进方向。
半年复盘,AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速,编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈,编码能力强时通用认知能力‘拉胯’,或与RL阶段使用编程数据有关,红杉新基准或推动模型均衡发展。