「协作评估」共找到 1219 篇相关文章
OpenAI内部大重组！模型行为团队并入Post Training，负责人另起炉灶
OpenAI对模型行为团队重组，其创始负责人Joanne Jang组建OAI Labs，探索人与AI协作新范式。模型行为团队约14人并入Post Training，OpenAI还完成系列人事调整。
92% 工程师都在用 AI 后，Uber 开始给 AI “限额”了
Uber的‘零增长技术栈’解耦容量与业务需求，优化Go运行时性能。还将生成式AI集成开发，92%工程师在用，但成本压力大。为此，Uber限额每位开发者，审查代码效果，完善评估指标。
80%代码由Claude合并，Anthropic内部人员点破Agent真相：「Close the Loop」
Anthropic团队研究产品经理Theo演讲指出，Claude已深入其工程流程，超80%代码由它合并。模型角色转变，能力提升，失败率下降。开发者应升级研发战术，如刷新评估基准、精简“脚手架”、闭环设计。
新晋顶流Agent颠覆设计师！Lovart一手实测来了：是该刷屏爆火
新晋顶流Agent Lovart火爆全网，可一句话搞定专业视觉设计，支持二次编辑。量子位实测其设计能力强，背后是多模型融合调度。它定位人机协作，适合中小企业，官网可申请内测。
翁荔最新博客：我们可能高估了模型，却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’，并梳理其演进路线，也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
Shopify 经验贴：如何搞出一个生产级别可用的 AI Agent 系统？
Shopify 以 AI 助手 Sidekick 为例，分享从简单工具调用系统演变为复杂 AI Agent 平台的经验，包括架构设计、评估方法和训练技术等方面，还给出构建生产级别可用的 AI Agent 系统的四条核心建议。
OpenClaw长期记忆：优秀管线与玄学效果
文章拆解 OpenClaw 记忆系统全链路，指出其虽设计理念好，但记忆效果不稳定。介绍 RDSClaw 记忆插件如何补强，该插件与原生系统协作，提升记忆稳定性，在 LoCoMo10 评测中成绩显著。
MemOS：一种用于 AI 应用的记忆操作系统
大型语言模型缺乏记忆管理系统，限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS，它将记忆视为可管理资源，有三层架构，系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。
微软开源2025 ICML获奖框架，终结大模型多轮对话严重缺陷
微软开源2025年ICML获奖框架CoLLabLLM，可解决大模型多轮对话缺陷。它由四大模块构成，经多轮对话模拟和奖励优化模型。在三大基准平台测试显示，能在多样任务中高效协作。
突发！微软刚开源GitHub Copilot Chat，超强AI Agent自动化编程
今天凌晨4点30，微软首席执行官分享VS Code的最新AI开源编辑器GitHub Copilot Chat。其亮点是支持AI Agent自动化编程，能执行多步骤编码任务。还支持人机协作、MCP协议等，在GitHub很受欢迎。