「黑盒测试框架」共找到 3162 篇相关文章
用超图撕开知识边界：16万节点无师自通搞Agentic科研
传统知识图谱只能用三元组描述世界，难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边，让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’，并构建了超图进行实验，实现可验证的科学发现。
数据合成篇｜多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
文章以租赁导购助理“小不懂”为例，介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点，提出动态多智能体对话生成框架，阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案，展示数据和模型效果，还提及未来工作方向。
LLM已能自我更新权重，自适应、知识整合能力大幅提升，AI醒了？
近期，AI自我演进话题研究讨论渐热。OpenAI奥特曼畅想AI自我改进未来，有爆料称其内部运行递归式自我改进AI。MIT论文提出SEAL框架让LLM自我更新权重，引发热议，实验显示其有提升但也有局限。
关于现代GPU体系结构内存一致性（Memory Consistency）模型的一些猜想（二）——同步性能
文章聚焦GPU应用层面，通过实验对比不同同步代码实现的性能。在H20 GPU上测试，发现scope越小同步性能越好，内存屏障开销随scope增大而增加，还介绍非PTX及官方推荐实现方式并给出性能对比。
上新：Cache-DIT 支持LTX-2模型
作者和DefTruth在Cache-DIT上支持了LTX-2模型，记录适配关键点，包括模型侧、框架侧适配。介绍LTX-2特点，如支持T2V/I2V、输出带音频，还说明Cache-DIT加载区分T2V/I2V方法及cache侧修改内容，最后给出使用示例。
从MiniMax到DeepSeek：为何头部大模型都在押注「交错思维」？
昨日推特博主公布国内几大开源模型在 mini - SWE - agent 测试成绩，MiniMax 新一代大模型 M2 表现最佳。其采用的「交错思维」技术成亮点，解决了状态漂移问题，正成高性能 Agent 模型标配。M2 既强又省，还给出使用最佳实践。
RAG新SOTA，还在5亿条数据上跑进秒级，只有它了
本文围绕RAG技术展开，指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点，重点阐述Zleap AI的SAG方案，它用超边结构重构数据底座，在多跳问答测试中表现出色，还能在大规模数据下低延迟落地。
AI 取代不了放射科医生
人们曾认为AI图像识别技术会让放射科医生被淘汰，如杰弗里·辛顿预言应停止培训该类医生。但过去十年，放射科医生需求反而增加。文章以其为例，分析AI难取代的原因，如基准测试局限、医生工作复杂、AI落地困难等。
又多了一个哄孩子AI神器，一张破涂鸦竟能秒变迪士尼动画
年轻父母有了哄娃新法子，用AI可将涂鸦变动画。博主用Midjourney将妈妈30年前涂鸦做成动画，还给出提示词框架。介绍即梦、可灵、谷歌Veo3等工具，它们能快速生成音视频，各有优劣。还提到Meta的Animated Drawings玩法。
英伟达揭示RL Scaling魔力！训练步数翻倍=推理能力质变，小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。