「智能体基准」共找到 4129 篇相关文章
它来了!Context Engineering 2.0
SJTU、SII和GAIR新作《Context Engineering 2.0:The Context of Context Engineering》探讨上下文工程,回溯其30年历史,给出形式化定义,提出采集 - 管理 - 使用三维设计范式,还介绍了应用场景。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据,忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题,含多模块,能处理复杂多模态任务。
魔笔 AI Chat Builder:让 AI 对话秒变可交互界面
文章介绍阿里云魔笔AI Chat Builder,它能将AI对话变可交互界面。对比现有AI应用开发方式,阐述其综合优势,还介绍核心能力、搭建方法、多端发布等,未来将打磨能力并推新功能。
告别黑箱解释!首个潜变量自动解释框架 | CIKM'25
深度生成模型内部运作如「黑箱」,潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架,经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步,为潜变量生成易懂解释,提升模型解释质量与可靠性。
Nature点赞!哈佛MIT最新作:AI科学家时代来了
哈佛MIT推出ToolUniverse,这一开源框架让AI用自然语言操作600+科学工具,解决了科学研究中AI智能体面临的工具格式不统一等问题,推动科研自动化升级,助力打造AI科学家。
真正的AI竞争力,藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时,后训练变革正悄然发生。产业共识是,大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式,企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。
13万被引!ImageNet作者苏昊或将加盟复旦
近期,「UCSD副教授苏昊将加盟复旦」传言不断,但尚无权威公开信息证实。苏昊是ImageNet早期参与者,科研成果丰硕,论文被引达13.3万。若加盟,或为复旦带来多方面提升,但也面临诸多挑战。
比思维链准43%!逻辑脑+大模型直觉,推理可靠性大幅提升
中德研究团队发布成果,给大模型外挂「逻辑脑」,结合答案集编程与LLM,构建神经 - 符号框架,提升空间推理准确率,让AI能说清逻辑、跨任务迁移,迈向更可靠的通用推理。
超强开源模型Qwen3、DeepSeek-V3.1,都被云计算一哥「收」了
亚马逊云科技两大AI平台支持多款新模型,Qwen3和DeepSeek-V3.1已上线Amazon Bedrock。其坚持“Choice Matters”战略,为用户提供多样选择,保障数据安全,还可基于开源模型定制开发。
登顶多模态推理榜MMMU!UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠,超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本,有Instance Table和Instance Net架构,采用双层优化与生成式奖励模型。