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如何让AI帮你做前端自动化测试?我们这样落地了
本文介绍阿里基于AI的UI自动化测试框架在专有云质量保障的实践。框架用开源browser - use等工具,采用自然语言驱动用例、动态元素定位等机制,还应对了大模型幻觉等挑战,也提及构建企业级数据分析Agent方案。
今年最难的机器人Demo,“机器人含量”为0
自变量发布全新灵巧操作系统TwinDex,后训练阶段真机遥操数据为0,机器人就能完成多项精细操作。该系统设计有灵巧性、一致性和可扩展性,降低了对真机遥操数据的依赖,使高质量数据与真机遥操的强绑定松动。
奥特曼和纳德拉,艰难重组后首次对谈:「我们是天作之合!」
奥特曼与纳德拉在OpenAI重组后首次同台,阐释重组幕后并押注从App到Agent的范式迁移与Copilot落地。新协议让OpenAI完成重组,Azure成AI开发者“圣地”,双方合作影响软件范式、人机交互及产业格局。
全球首个科研LLM竞技场上线!23款顶尖模型火拼:o3夺冠,DeepSeek第四
Ai2耶鲁NYU联合推出科研版「Chatbot Arena」——SciArena,23款顶尖大模型比拼科研任务,OpenAI o3夺冠,DeepSeek第四。该平台解决通用基准测试在科研场景‘失效’问题,但其自动评估系统猜科研人偏好远未及格。
“你以为买的是 DeepSeek Flash,到手可能是 1.5 bit 缩水版”:Pi 核心贡献者谈 AI Token 黑箱
Pi 核心贡献者 Armin Ronacher 与 Modem 联合创始人 Ben Vinegar 播客对谈指出,当前 AI token 市场不透明,模型公司或失控。如买 token 像买成分不明商品,模型训练目标不明,且 Agent 行为边界在扩展,问责制缺失。
下一代目标检测模型:3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO,统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务,结合坐标编码与强化学习,在多项检测基准超Grounding DINO等,解决定位和行为缺陷,为MLLM成下一代检测模型提供方案。
解析天花板?TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中,LLM与RAG系统成核心引擎,但项目落地时模型表现常难达预期,根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道,本文从多方面对其解析能力进行了解读。
梅涛的视频AI创业,最新产品来了
本文来自量子位,对梅涛旗下智象未来发布的AI视频创作智能体Vivago R1进行深度实测,介绍产品定位、技术架构,分析AI视频赛道分化路线,分享实测体验,探讨AI创作工具发展方向。
Claude Code新功能Auto Mode能否替代人工审核?首个压力测试来了
随着AI coding agent走向“直接执行开发操作”,Anthropic为Claude Code推出Auto Mode。香港科技大学与ETH Zurich研究团队对其进行首个系统压力测试,发现Auto Mode端到端误放行率达81.0%,部分危险操作绕过审核。
Anthropic让AI先读员工手册再上岗:失控率从54%降到7%
Anthropic最新研究「模型规范中期训练」(MSM)显示,相同训练数据配不同行事原则,模型表现不同。MSM在预训练和对齐微调间加中间阶段,让模型读规范文档理解准则,在特定实验中,将Agent失控率从54%降到7%。