「双维度评估框架」共找到 2371 篇相关文章
ICLR-26腾讯混元：Agent是强大的，但用户是狂野的
现有LLM工具使用基准测试场景理想化，忽视真实用户行为复杂性。腾讯提出WildToolBench，基于真实用户行为构建测试集，对58个模型评估，发现模型准确率低，揭示LLM在真实场景下能力缺口，为模型优化指明方向。
LeCun三顾茅庐，谢赛宁终于入伙！新公司获投10亿美元
图灵奖得主Yann LeCun创立的世界模型初创公司Advanced Machine Intelligence（AMI）宣布完成10.3亿美元种子轮融资，估值35亿美元。DiT作者谢赛宁加入任联合创始人兼CSO，CEO是Alex Lebrun。公司目标是打造理解现实世界的智能系统。
Skills：从编程工具的配角到Agent研发的核心
文章探讨了Skills在AI Agent发展中的价值演变与适用场景，指出其价值具高度场景依赖性。在Claude Code编程工具中它表现平淡，在Agent研发中价值凸显，还给出使用场景判断维度与发展方向。
震惊！如果AI掌控核按钮，95%的情况它会按下去
伦敦国王学院研究者让GPT - 5.2、Claude Sonnet 4和Gemini 3 Flash三款模型模拟核危机博弈。不同时间框架下模型表现不同，还展现复杂战略推理能力，95%对局用了战术核武，暴露诸多问题。
字节开源版Seedance发布，超越Sora 2！
字节Alive团队发布开源版Seedance 2.0，在人类评估中超越Sora 2等。它通过统一架构、时空对齐技术和非对称训练策略，解决声画不同步和画质音质难两全问题，还建立数据流水线和测试基准。
展览聚焦｜类型叙事中的技术、情感与未来主义
中间美术馆正展出“抛锚歌单”，汇集16位中瑞艺术家作品。本文聚焦艺术家杨迪，他以影像和装置为媒介，借类型文学与电影叙事框架探讨科技时代困境。其作品揭示虚拟迁徙代价，还分享创作相关看法。
注意力机制大变革？Bengio团队找到了一种超越Transformer的硬件对齐方案
Transformer虽改变世界但不完美，线性递归等新方法理论有优势，实际在GPU表现不佳。Bengio团队提出硬件对齐算法框架，用滑动窗口循环和B2P算法，实验显示有速度与质量双重突破。
AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。
别人在测 Demo，我已经用MiniMax M2.1跑通了整个产品开发流程
作者黄叔用自研产品「降噪」测试 MiniMax M2.1，从 Skills 优化、页面样式、沉浸式交互、智能搜索四个维度检验实战能力。结果显示 M2.1 优势明显，虽有不足，但已能满足多数日常开发任务。
深度解析世界模型：新范式的路线之争，实时交互与物理仿真
文章认为2026年多模态技术将有大发展，世界模型轮廓渐清。文中对比语言、视频生成模型，指出世界模型优势，分析实时视频与3D结构化两条路线，介绍不同公司产品并以四象限框架分类。