「五级能力论文」共找到 4023 篇相关文章
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
ARR达到3亿美金，Liblib完成近3亿美金融资，估值超20亿美金
近期，演语科技B+轮融资近3亿美元，估值超20亿美元。其ARR达3亿美金，多方面领先同行。该公司跑通PMF，旗下产品有自发传播、用户付费、专业机构接入等优势，LibTV靠系统编排能力切入高价值场景，还筑起生态壁垒。
GPT-6第1天直接攻破5道Erdős难题！Fable 5.1交了白卷
Epoch AI和曼彻斯特大学发布FME基准测试论文，让68道未解数学难题成5个顶级AI的考场。GPT - 6 Astra成唯一得分非0分模型，放宽预算共解开5道，其余4个AI全交白卷。该测试是对陶哲轩批评的回应。
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
AI 已能写 80% 代码，但 Agent 也有致命短板！OpenAI Codex 技术总监：问错了，比不会写更麻烦
OpenAI Codex 技术负责人 Michael Bolin 在访谈中回顾职业轨迹，分享从工程师到工具创造者的成长经历。他认为 AI 编程时代 80%-90% 代码可由模型生成，但关键部分需人类把控，提出正确问题能力更重要，编程智能体执行将更多迁移到云端。
0.3B参数，600MB内存！腾讯混元实现产业级2Bit量化，端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，参数量仅0.3B，内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案，生成速度提升，还通过多种方法提升能力，未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
CVPR 2026 三维视觉趋势梳理：从 RGB 感知，到真实世界建模
计算机视觉行业从追求识别能力转向关注视觉系统对真实世界的理解。CVPR 2026研究中，多视角、事件视觉、开放集3D生成和相机运动轨迹被引入视觉理解，多篇论文从不同侧面推动视觉系统走向对真实世界的理解。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出，传统代码生成技术难完成复杂开发任务，而基于大语言模型（LLM）的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”，具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等，也剖析了挑战与未来方向。