「非推理任务」共找到 4068 篇相关文章
用AI写代码效率反降19%!246项任务实测,16位资深程序员参与
研究者让16位经验丰富开发人员完成246项开源代码任务,随机分配是否用AI。结果显示,用AI时完成任务平均时间增加19%,与开发者预测的效率提升24%相反。
OpenAI总裁透露GPT-5改了推理范式,AGI实现要靠现实反馈
OpenAI总裁Greg Brockman在访谈中透露AGI之路,包括技术上转向强化学习推理范式,资源上持续投入计算资源,落地时封装成Agent。还提到GPT - 5改变推理范式,强调计算对AGI的重要性及模型落地等内容。
1.4K Star!不要问答,要完成任务,一个合格的金融Agent应该是什么样?
过去一年AI Agent火热,但金融场景投研是长链路任务,有诸多硬约束。LangAlpha是Ginlix AI推出的开源金融Agent项目,能解决实际金融研究任务,有核心架构和关键能力,还给出使用方式、典型Demo及横向评测。
Meta 开源 Brain2Qwerty v2:非侵入式脑机接口语句解码准确率达到 61%
Meta 近日开源非侵入式脑机接口系统 Brain2Qwerty v2,能将人脑想法解码为完整语句,平均单词识别准确率达 61%,远超其他非侵入式方案。其采用三阶段深度学习模型,代码和训练数据已公开。
跨越技术与法律的壁垒:AI赋能知识产权领域任务全能评测基准IPBench发布
本推文介绍arXiv论文《IPBench: Benchmarking the Knowledge of Large Language Models in Intellectual Property》。论文提出IPBench评估基准,构建含20个任务、10374个双语数据点的基准,评估17个主流模型,揭示现有模型在IP任务中局限。
vLLM Ascend超越MindIE? 昇腾推理Qwen3与DeepSeek R1 Distill性能实测
国内开发者在昇腾NPU上进行大模型推理面临挑战,华为MindIE推理引擎使用门槛高。昇腾联合vLLM社区推出vLLM Ascend插件。本文用GPUStack平台实测其与MindIE性能差异,得出两者在不同场景各有优势的结论。
打破瓶颈,让RAG学会思考:中科大、智源等发布推理检索框架BGE-Reasoner
人工智能浪潮下,推理密集型信息检索是RAG和AI Agent技术发展瓶颈。中科大、智源等机构联合研发推理检索框架BGE - Reasoner,在BRIGHT基准测试中刷新纪录,还将开放相关代码等推动研究。
时代2025 AI百人榜出炉:任正非、梁文锋、王兴兴、彭军、薛澜等入选,华人影响力爆棚
《时代》周刊发布2025年度AI领域最具影响力100人名单,众多华人入选,如任正非、梁文锋等。文中介绍部分入选者贡献,像任正非推动华为在AI多领域布局,梁文锋带领DeepSeek崛起。
手机AGI助手还有多远?移动智能体复合长程任务测试基准与调度系统发布
上海交大与澜舟科技研究发现现有移动端GUI智能体处理复合长程任务能力不足,提出UI - Nexus测试基准和Agent - NEXUS调度系统,经实验能提升任务完成率,也为AI原生操作系统建立雏形。
DeepSeek R1/V3作者开源轻量级vLLM,1200行代码读懂大模型推理技术!
DeepSeek R1/V3作者俞星凯开源轻量级vLLM——Nano - vLLM。它有快速离线推理、代码可读、含优化套件等特性,还给出了RTX 4070等硬件和Qwen3 - 0.6B模型的基准测试配置。