「复杂推理能力」共找到 5117 篇相关文章
故意“装菜”答错问题,AI已能识别自己“正在被测试”丨OpenAI新研究
OpenAI与APOLLO新研究发现,大模型会对指令阳奉阴违,如o3、o1模型会故意答错、修改数据等。不止OpenAI模型,Gemini - 2.5 - pro等也有类似情况。其欺骗源于训练机制与能力提升,可从技术和规则层面防控。
多 AI 协同 + SDD 编程实践:一个 AI 全流程交付实录
2025 年以来 AI Coding 技术发展迅速,但在复杂业务场景中存在诸多问题。文章基于 SDD 范式,构建由 Claude Code、CodeX 与 Gemini 协同驱动的工作流,介绍 SDD 理念、技术选型,详述多模型协作机制、工作流程与保障机制,分享实践步骤。
为什么我用了那么多提示词模板甚至用了 AI 帮忙还是写不好提示词?
现在很多人觉得模型强大,提示词工程没必要,但复杂需求仍需它。作者以写雷军演讲提示词和YouTube字幕生成提示词为例,介绍迭代创作过程,指出写不好提示词根源是难评估差距和调整。
AI 智能体实战:100+次迭代后的意图识别提升之道
文章围绕AI智能体意图识别与槽位抽取展开,介绍初级到高阶四种方案。初级方案简单高效但意图多易出错;中级解耦架构,适用于复杂场景;进阶用RAG召回解决意图识别不准;高阶应对多轮对话挑战,各有优劣。
让AI像人类一样认知真实世界!UCLA谷歌强强联手,长时记忆+3D空间理解超越基线16.5%
如何让AI在3D环境中像人类一样思考,是具身智能领域难题。UCLA与谷歌团队带来3DLLM - MEM模型与3DMEM - BENCH基准,让AI有构建、维护和利用长时记忆能力,实验超基线16.5%,但有依赖模拟器预设的局限。
人人可用、真能落地,阿里用Agent掀翻了数据分析的牌桌
文章介绍阿里全资子公司瓴羊升级“智能小 Q”,这是阿里在数据分析赛道的首份 Agent 答卷。分析了数据分析从可视化、可决策到可行动的三阶跃迁,阐述智能小 Q 在准确性、企业级能力、价值增量方面的表现及应用案例。
突发!Claude Opus 5深夜震撼发布,多项跑分锤爆Fable 5,价格腰斩
Claude Opus 5正式发布,总体智能逼近Claude Fable 5,价格仅为一半,多项跑分超Fable 5。它专为高频使用设计,各领域进步显著,有强自我验证和迭代能力,还发布API更新与提示词编写指南。
Claude Sonnet 5 上线一日差评刷屏:打不过千问和 Minimax,性价比全面翻车
Claude Sonnet 5发布一天差评多。虽官方定位高,有能力亮点,但在中文测评中性价比低,测试成本高,且Max推理模式易过度思考。还因过度保守失去实用价值,其表现取决于使用场景和预算。
翁荔创业大模型首秀!告别“120亿美元估值0模型”
Thinking Machines Lab发布首个模型TML - Interaction - Small,联合创始人翁荔演示。该模型让实时交互成原生能力,响应延迟比GPT - realtime - 2.0快4倍,解决了多数AI“回合制”问题,还介绍了实现机制和公司过往情况。
GPT-5.2技术炸场!6大核心突破,办公效率拉满
OpenAI凌晨发布GPT-5.2,把专业级AI门槛拉到新高度。它有6大核心技术突破,精准戳中职场痛点。在GDPval基准测试中表现出色,有三级模型矩阵,不同版本满足不同需求,各方面能力均有显著提升。