「测试任务」共找到 3326 篇相关文章
Claude Chrome 插件使用体验:强大,但有点慢
作者分享Claude for Chrome插件使用体验,介绍使用流程,测试让其查看马斯克推文,结果准确。该插件能力强且通用,但存在慢、焦点抢占问题,还提到与deepresearch及云厂商设备的差异。
AI还不会独自问诊,o3准确率仅为51.12%,上交大×SII开源高难度复杂疾病诊断测评集
上海交大与SII团队开源高难度复杂疾病诊断测评集DiagnosisArena。测试显示,现有大模型在复杂临床诊断任务中表现不佳,o3准确率仅51.12%,且选择题设置无法反映其真实能力。
开源复现o3图像思考!快手让AI不再被动看图,模型自主生成代码调用工具
Kwai Keye团队提出Thyme新范式,构建技术方案,赋予开源模型“超越图像思考”能力。包括设计训练策略、构建开源配套资源,拓展多模态模型工具使用与决策水平,在基准测试中性能提升显著。
让LLM扔块石头,它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》,推出BesiegeField平台,支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务,通过闭环训练提升模型能力,多个模型测试表现良好。
Meta超级智能实验室又发论文,模型混一混,性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间,传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup(SoCE),利用基准测试类别构成选最优模型,非均匀加权平均,实验显示其提升了模型效果与稳健性,在排行榜获 SOTA 成绩。
阿里智能体多轮推理超越GPT-4o,开源模型也能做Deep Research
通义实验室推出自主信息检索智能体WebDancer,其通过系统化训练范式为构建智能体提供路径,也为在开源模型上复现Deep Research系统提供指导。它在多数据集测试中表现出色,团队还对其未来应用做了展望。
谷歌2.5 Image:『你是我的神』,准备丢掉PS了
谷歌新出的大模型Gemini 2.5 Flash Image实现AI图像创作一致性、真实性新高度。它能理解手绘图表、解答问题及完成复杂编辑指令,可在Gemini和Google AI Studio免费使用,表现出色,有望取代很多PS任务。
VinciCoder:多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习,数据代码模型权重已开源
中科院与美团团队推出 VinciCoder,打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域,通过两阶段策略统一多样化代码生成任务,在多基准测试中表现卓越,为领域研究提供新范式。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型,有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格,贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低,Meta此举或为获取编码训练数据。
新榜单CompileBench:让AI能搞定22年前的老代码
近日,CompileBench 测试 19 个 AI 模型编译真实代码能力,最难任务是复活 2003 年代码并交叉编译到 Windows 和 ARM64。不同模型表现不同,如 Claude Opus 4.1 成功完成 ARM64 静态编译,各模型有不同优缺点。