「推理任务」共找到 3632 篇相关文章
macOS Harness:AI 自己写代码,操作你的整台 Mac
macOS Harness 是 browser - use 团队开源项目,目标是让 LLM 用持久化 Python 进程完成 Mac 上几乎所有任务。它仅提供六个原始操作,模型用其操作应用,还能在运行中补全缺失部分。项目有诸多优势,目前仅支持 macOS。
小红书发布 SWE-Bench Mobile:当 AI Agent 面对亿级用户 App 代码库,最高通过率仅12%?
小红书联合多科研机构发布 SWE-Bench Mobile,它是首个还原‘端到端’开发流程的基准,以小红书 App 实际任务为核心。评测显示,AI Agent 在移动端开发能力上限低,架构设计比模型本身重要,简单提示策略效果更好。
英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro!成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中,4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶,单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法,还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
谷歌Nano Banana Pro上线,深度结合Gemini 3,这下生成世界了
谷歌最新图像生成模型Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)上线,结合Gemini 3 Pro强大推理与知识,在控制力、文字渲染和世界知识方面升级,能生成高分辨率、一致性强图像,还支持创意操控、多语言文本生成等,多产品将上线。
EMNLP 2025 | T2R-bench: 业内「首个」工业级表格生成报告评测基准
中国电信人工智能研究院推出业内首个面向真实工业场景的“表格到报告”基准T2R-bench,涵盖多领域真实表格、问题与人工标注关键点,配套创新性三维度评测体系。实验显示主流大模型在该任务上表现欠佳,提升空间大。
央企怎么做超级智能体?对谈中电信天翼AI:自研模型为底座,自主规划是必须,能适应千行百业才行
中国电信天翼AI发布星辰超级智能体,获2025企业级AI Agent榜单央企第一。它依托自研“星辰大模型”,具备全模态、复杂推理等能力。访谈专家指出智能体可直接产出应用,落地需嵌入主业系统,电信持续迭代模型优化它。
视觉+语言+动作!超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限,港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤,有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型,还建立新基准评估多个模型。
刚刚,OpenAI正式发布o3-pro!奥特曼激动更新博客:温和的奇点
今日凌晨,OpenAI发布o3-pro,Pro订阅用户可通过ChatGPT和API使用。其在多项任务表现出色,但在ARC-AGI数据集上与o3相近且成本高。网友测试评价不一,此外OpenAI CEO奥特曼还发表博客展望AI未来。
高精度全身操控!从文本输入生成全身操控物体的动作
物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务,核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA,优化三个专用扩散模型,还采用BPS统一表示提高交互精度。
这一夜,中国AI彻底翻身了:DeepSeek R1让全世界刮目相看 | 深度评测
作者深度测试新DeepSeek R1,发现其代码生成能力超Claude 3.7,虽编程全面性有不足,但已处Claude 3.7与Claude 4之间。前端设计审美达Claude 4水准,部分方面略胜,有自主学习推理能力,或改变中国AI历史。