「评测环境」共找到 1070 篇相关文章
清华姚班团队,开源具身智能视觉语言动作(VLA)模型工具箱,打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司,开源了基于PyTorch的视觉语言动作(VLA)模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座,解决行业研发困境,其预训练模型表现出色,还与Hugging Face合作推出评测平台。
从Demo到行业落地的Agents:技术、应用与评估
通用LLM Agent工业落地有短板,哈工大深圳与华为提出L1 - L5工业Agent能力成熟度框架,映射技术演进与产业场景,覆盖50+行业案例、300+评测基准,给出可量化‘爬级’路线。
Anthropic:我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验,该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法,也提及生产环境的挑战,此系统处理开放式研究任务价值大。
1.93bit版DeepSeek-R1编程超过Claude 4 Sonnet,不用GPU也能运行
1.93bit量化后的DeepSeek - R1(0528)编程能力超Claude 4 Sonnet,在aider榜单获60分。Unsloth工作室制作9个量化版本,小版本不用GPU也能跑。R1 - 0528在游戏评测中表现也佳。
Opus 5通关ARC-AGI-3!Harness正在变成捆住模型的绳子
ARC Prize官方给Opus 5的ARC - AGI - 3成绩为30.2%,但开发者Jeremy Berman让其借助电脑,正确率飙升至96.2%。还开源代码,换用Codex等测试效果差。表明模型强时,简单环境更佳。
首发 | 陈天桥盛大团队,推出最强开源记忆系统EverMemOS
EverMind团队发布面向人工智能智能体的长期记忆操作系统EverMemOS。它在主流评测集表现超此前工作成新SOTA,受人类大脑记忆机制启发设计,有四层架构和三大特点,已开源,后续将推云服务。
开源!强效果,高性能,严隐私?我全都要:OPPO 终端大模型实践
OPPO AI 中心推出开源端侧多模态大模型 AndesVL,含 0.6B - 4B 四档尺寸套件,有通用能力强等优势。它经多阶段训练,OPPO 还构建端侧部署方案,评测显示其在多方面表现优异,未来会继续技术革新。
ICML 2025 | 无需训练,即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案,可让大模型在推理时快速对齐人类偏好,无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降,在多个基准数据集评测中表现出色,还提供“宽深结合”推理拓展策略。
GPT-5.6 Sol暴涨3倍,OpenAI最强视觉AI登顶!
第三方评测机构Roboflow测试显示,GPT-5.6 Sol在目标检测、计数等视觉任务上表现出色,尤其在文档版面识别和密集场景处理上进步明显,但认字能力有退步,且大尺寸图片检测框易飘移。
1.2K Star!终于有工具开始认真解决 AI Agent 安全问题了!
作者深度使用AI Agent时担忧其安全性,GitHub上斗象科技开源的ClawVault项目,上线不久获1.2K Star。它为AI Agent提供多场景安全隔离方案,有分格管理、可视化监控等实用设计,适配Python3.10+环境,安装方便。