「测试任务」共找到 3375 篇相关文章
万字实录:VLA 范式,具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日,雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等,指出其面临推理、数据等瓶颈,还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
终于轮到 AI 上夜班了,我去睡
Qoder 推出 Qwen3.7-Max 和 Qwen3.7-Plus 错峰折扣,白天 08:00 到 22:00,Qwen3.7-Max 5 折;22:00 到次日 08:00,Qwen3.7-Max 2 折,Qwen3.7-Plus 4 折。作者测试后认为适合内容创作者,还给出使用建议。
从“暴力烧Token”到“系统工程”:OpenAI与华为的两条 AI 编程路径
文章对比OpenAI与华为的AI编程路径,指出模型中心派靠推高上下文窗口但有成本高、延迟大等问题;工具驱动派如Cursor和华为云码道重构IDE工具。码道将任务解耦,通过多技术实现性价比,还介绍了底层基石及其实测表现。
大模型思维链推理速度倍增!——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展,思维链(CoT)成处理复杂推理任务标准范式,但显式CoT依赖长序列生成,隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架,利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入,实现Token压缩与推理加速,且过程可分析。
腾讯出手了!彻底入局Agent
腾讯云入局智能体赛道,将大模型知识引擎升级为智能体开发平台。该平台亮点多,如可一键发布到企业微信,具备多工具调用、多Agent协作能力,工作流有全局视野Agent节点,还有Excel检索增强功能,经测试表现出色。
普林斯顿团队领衔发布最强开源数学定理证明模型:32B性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B
近日,普林斯顿大学牵头多机构推出开源数学定理证明模型 Goedel-Prover-V2。其 32B 旗舰模型在多基准测试超 DeepSeek-Prover-V2-671B,8B 小模型特定基准性能与之持平。该模型有三项关键创新,团队已公开模型及数据集。
MIRIX重塑AI多模态长期记忆:超Gemini 410%,节省99.9%内存,APP同步上线
UCSD和NYU团队推出开源的MIRIX,全球首个多模态、多智能体AI记忆系统。它表现亮眼,在多任务中超越传统方法,有类人记忆系统等特点,还上线Mac端应用,开启大模型从对话生成到长期记忆驱动心智的新周期。
突发!Fable 5.1遭黑客破解,27万字提示词泄露
Fable 5.1和Mythos 5.1发布,Fable 5.1推理成本低32%。但发布几小时后被破解,27万字提示词泄露,曝光了其安全限制、隐私保护等秘密。它工具增加,还破解密码、能完成多种任务,不过也有用户抱怨耗token等问题。
都在卷「让大模型多循环几遍」,这个7B模型LoopCoder v2说:多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环,以打磨答案。但新研究发现,7B模型LoopCoder v2只多循环1次(共2次),就能大幅提升性能,继续增加循环次数,性能反而下降。研究还分析了收益与成本,给出选择循环次数的诊断方法。
20亿美金苏度科技具身首秀即大招!0真机数据,zero-shot,跑出98%首次抓取成功率
苏度科技发布软硬件全栈自研的机器人系统R1,采用世界模型与强化学习一体化设计,在不使用真机数据的前提下,实现关键任务近100%的Zero-shot成功率。苏度团队通过重新定义数据范式,解决了具身智能发展的核心瓶颈。