「长任务跑分」共找到 2672 篇相关文章
一文讲清三种AI应用系统的架构及及TOP威胁框架
文章从AI系统分类及架构出发，分析不同类型AI系统的威胁特征，并介绍现有的威胁分析框架。目前AI应用架构经历从GenAI到AI Agents，再到Agentic AI的演进，各方向独立发展，且威胁各有特点又有重合。
吴恩达来信：智能体并行运行以提升效率
吴恩达称并行智能体成扩展AI规模新方向。AI性能会随数据量、训练及推理计算量提升，但耗时久。随着LLM每个token价格下降，更多智能体工作流被并行化，且相关研究增多。
GPT正面对决Claude！OpenAI竟没全赢，AI安全「极限大测」真相曝光
OpenAI和Anthropic罕见合作，测试双方模型在幻觉等四大安全方面的表现。这场合作是AI安全的里程碑，百万用户每天的互动推动安全边界扩展。文中详细对比了GPT和Claude模型在各安全测试中的表现。
Agentic Deep Research新范式，推理能力再突破，可信度增加，蚂蚁安全团队出品
尽管LLM能力提升，但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher，解决上述问题，实验效果良好。
Sora没做到的，LongVie框架给解决了，超长视频生成SOTA
视频生成近年进步大，但生成超1分钟高质量长视频仍难。上海人工智能实验室等机构提出LongVie框架，解决时序不一致和视觉退化问题，还推出评测基准LongVGenBench，该框架在多项指标达SOTA。
文库 GenFlow2.0，这个特性让我大吃一惊
作者作为创业者和 Agent 重度用户，分享了使用文库 GenFlow2.0 的体验。它是全球首个全端通用 Agent，支持多 Agent 并行工作，过程可干预，整合多维生态，交付形态接近专业生产工具，还支持 MCP 协议开放能力。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。
GPT-5 的秘密武器：Universal Verifiers
OpenAI开发「Universal Verifier」（通用验证器）技术助力GPT - 5。该技术让一个AI模型检查另一个模型输出质量，解决了强化学习难题，使GPT - 5在多领域表现出色，不过技术可能因人员流动扩散。
普通人也能用得上的 Context Engineering 技巧
现在讨论Context Engineering大多关注高级AI Agent，对普通用户实用性不强。本文总结普通人用AI时的上下文工程技巧，如用更少、更准确的上下文控制输出，从精简和准确两方面展开阐述。
一个“蠢问题”改写模型规则！Anthropic联创亲曝：瞄准Claude 5开发爆款应用，最强模型的价值会让人忽略成本负担
Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及Claude模型意义。他指出Scaling Law源于问“蠢问题”，是推动AI进步核心动力，还给出产品构建建议，介绍Claude 4优化。