「代码生成基准」共找到 4240 篇相关文章
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板，其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型，指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系，明确高质量长文数据条件，给出核心能力的数据配方与评估法，还整理数据集和基准，提出待解问题。
实测 MiniMax H3：开源“斩杀线”蔓延到视频模型圈
本文实测 MiniMax H3 视频模型，它 8 月 3 日开源，成本低至 0.5 元/秒，在编辑榜成绩佳。它定位全模态生成，能多素材输入。实测效果好，价格约为 Seedance 2.5 的三分之一，还支持原生剪辑，适配多芯片与工具。
北大2篇Skill炸场，Agent彻底进化
北京大学连发两篇论文，给出让 Agent 变强的答案：让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答，用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化；`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新，二者场景不同但核心一致。
小扎「芒果」生图只输GPT Image 2，没人教它改稿，它自己学会了
Meta推出图像生成模型Muse Image（代号「芒果」）和视频模型Muse Video预览版。Muse Image在文生图榜单排第二，改变画图方式，能自我修正。它与Muse Spark打通，Muse Video文生视频排第3。不过，其@功能有隐私隐患。
登上Nature子刊！Meta脑机接口重大阶段性进展，超高实时解码准确率
Meta在非侵入式脑机接口研究取得重大进展，Brain2Qwerty v2能从原始脑信号实时解码句子，平均词准确率达61%，最优78%。研究团队开源训练代码，数据集也同步开放，但应用于临床仍面临精度和设备限制。
ICML 2026 Oral | 为3D空间智能数据构建全自动数据飞轮，Holi-Spatial打造400万级空间多模态数据集
来自多机构的研究团队提出 Holi - Spatial，可从原始视频自动生成 3D 重建等数据，构建 400 万级空间标注数据集 Holi - Spatial - 4M，提升 VLM 空间能力，还形成自动化数据飞轮，但存在计算成本高、特定场景表现不佳等局限。
刚刚，Fable-5之下，智谱开源的GLM-5.2拿下AI编程第一！
智谱开源的GLM - 5.2在AI编程领域成绩斐然，在Arena获全球第二、Design Arena全球第一，八项基准测试表现亮眼。经多方面实测，它在长程任务中优势明显，标志国产开源模型进入开发者工作流和硬核工程阶段。
国内首套：港中文团队发布7模态人体动作数据集，揭开大模型理解能力短板
港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集，成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型，发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规，还开展了基准测试。
独家｜浙大00后世界模型创业，完成新一轮亿元融资，已在多个产业领域实现交付
2021年浙大陈天润成立魔芯科技，早期围绕AI驱动3D内容生成。2024年底转向3D场景建模和世界模型，走纯隐式方法。团队年轻有优势，已产生收入，完成融资，将推新模型，目标是实现‘3D的ChatGPT时刻’。
00后下场整顿Agent：啥都不学就能用好AI，这才是正确打开方式
AI圈模型变强但使用门槛变高，00后团队打造的胖鹅AI以低提示词为卖点，实测在生成视频、数据看板网页等方面表现出色。其核心是SOP体系，让AI适应人的习惯，降低使用门槛。