「物理工程评测」共找到 1843 篇相关文章

产品应用8

阿里 Qoder 把这层 AI 编程的窗户纸捅破了

2025年大模型下沉到应用层,浏览器和编程工具被重新发明。阿里新发布的Agentic编程平台Qoder,增强对巨大代码工程理解能力和代码生成准确率,其上下文工程观是突破,新引入的Quest Mode很独特。

MacTalk
开源动态8

15个前沿大模型,100个职业场景:谁才是最强AI打工人?

通义千问与港中文联合发布OccuBench,用语言世界模型评测AI Agent职业能力。评测15个前沿模型,发现无全能选手,隐式故障难处理,Scaling定律有效,做Agent和环境模拟器能力不同,还给出具体案例。

AI科技评论
开源动态8

Claude、GLM、GPT谁才是真正的AI软件工程师?首个持续更新Visual Spec-to-App Benchmark发布

近年来,Coding Agent 发展迅速,「AI 软件工程师」渐成现实。但目前缺少系统评测其从设计稿开发产品能力的公开 Benchmark。为此,多校研究团队推出 VISTA,可多维度评测 Coding Agent 开发能力,且持续更新。

机器之心
开源动态8

顶尖AI竟输给三岁宝宝,BabyVision测试暴露多模态模型硬伤

UniPat AI 等发布多模态理解评测集 BabyVision,测试显示多模态大模型纯视觉能力仅达三岁幼儿水平。其通过对比实验、细分任务评测,揭示模型系统性缺基础视觉能力,还给出新方向及发展建议。

AINLPer
算法论文8

AMS | 西工大向锦鹏、宋述芳等:一种用于伴随方程求解的物理约束图神经网络

伴随方法用于高维优化问题,但求解伴随方程代价大。本文提出物理约束图神经网络(ADJ - PCGN),构建流场解与伴随向量映射模型,有精度和泛化性,能加速优化,方便嫁接求解器。

力学与人工智能
算法论文8

JCP | 南科大赵肃楠、王建春等:LESnets:基于物理信息神经算子的湍流大涡模拟

本研究提出基于物理信息神经算子的LESnets方法,用于快速模拟粗网格上三维湍流时空演化。不使用标签数据,训练两种神经算子,验证了其有效性和泛化能力,效率显著优于传统方法。

力学与人工智能
算法论文8

最强多模态模型也拿不到30分?DeepImageSearch定义相册搜索新范式,开启个人视觉记忆的深度搜索时代

人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式,将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench,用ImageSeeker框架评测主流模型,结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。

机器之心
产品应用8

GPT-5.2首发评测:大神深度体验两周,强到离谱,但慢得抓狂

为对抗谷歌的Gemini 3,OpenAI推出GPT - 5.2。大神Matt Shumer深度评测,指出其指令遵循、代码生成、视觉和长上下文等能力有提升,但速度慢。与Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro各有分工。

AI寒武纪
开源动态8

LeCun世界模型出2代了!62小时搞定机器人训练,开启物理推理新时代

Meta开源发布V-JEPA 2世界模型,图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界,经训练后在多方面表现优异,Meta还发布新基准测试,也透露了后续计划。

量子位
算法论文8

Auto Research时代,47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜

Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench,让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化,测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律,初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。

量子位