「多语言推理」共找到 6141 篇相关文章
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory:每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory,可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题,实现全流程自动化,还构建了 SweSetupBench 数据集,表现出色。
野生DeepSeek火了,速度碾压官方版,权重开源
近日,德国AI咨询公司TNG推出的「DeepSeek R1T2」模型火了,速度比R1快20%,性能不弱于R1。它采用AoE技术,融合官方三大模型,开源且在Hugging Face开放权重,获不少人期待。
5.8k Star 基于LangGraph的Multi-Agents炒股框架,7种Agent形成金融交易闭环
TradingAgents是模拟真实交易公司运作的多智能体交易框架,用LangGraph构建,有灵活性与模块化特点。由7种LLM驱动的专业智能体协同评估市场、制定决策,还介绍了架构和实战操作。
首发丨美团悄咪咪公测 AI 袋鼠参谋 App
美团正在公测AI袋鼠参谋App,它是基于AI大模型决策能力的智能应用,依托海量门店信息和多年运营经验,覆盖4类经营场景,以“数据向决策的翻译服务”帮商家解决开店难题。
Agent性能暴涨90%,刷榜GAIA可太容易了~
今年AI Agent层出不穷,当前研究缺乏统一标准、复现难。oppo Agent团队分享构建高效Agent的关键组件及刷榜GAIA的方法,从事实获取能力和逻辑推理保真度两维度分析,介绍了强化感知和提升思维的策略。
我在哪?要去哪?要怎么去?字节跳动提出Astra双模型架构助力机器人自由导航
当今机器人导航系统在复杂室内环境面临挑战,字节跳动研发创新双模型架构Astra,含Astra - Global与Astra - Local子模型。经实验验证其性能佳,未来有广阔应用前景,但也存在需改进之处。
企业数字化转型新引擎:MCP + LLM + Agent 架构赋能!
本文介绍MCP(Model Context Protocol)模型上下文协议,它是Anthropic于2024年11月底推出的开放标准,可统一大模型与外部数据源和工具通信协议,打破数据孤岛,有诸多优势,还适用于多个场景。
27、42、73,DeepSeek这些大模型竟都喜欢这些数!为什么?
技术作家发现GPT - 4o、Claude等模型猜数偏好42、73,Andrej Karpathy测试中模型多选27。网友猜测原因,如数据集、人类偏见等,也有论文分析此现象,多与数据分布有关。
大模型“拼好题”,45K数据撬动18%提升,数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion,通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA,仅用45K合成指令,在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点,增强模型解决数学问题的能力。
别再手搓测试数据了!AE测试数据智造系统揭秘
本文介绍基于大语言模型的AE测试数据智造Agent,解决AliExpress跨境电商测试数据构造难题。它结合大模型与原子工具库,实现自然语言驱动的全链路测试数据生成,提升测试效率与智能化水平。