「性能测试」共找到 3395 篇相关文章
来自MiniMax M2.5的震撼 :小尺寸几乎打平opus4.6,巨便宜,巨能干活,速度巨快
MiniMax M2.5正式发布,是优秀国产模型。它专注极致优化,部署方便、价格实惠、性能顶尖。在多项基准测试表现出色,速度提升、成本降低,多维度实现突破,已在MiniMax Agent全面部署。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式!自己找“窍门”,教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低,论文提出创新方法,让模型利用“推理抽象”,通过RLAD两玩家强化学习框架训练,在多基准测试提升性能,还分析了其作用、局限与未来方向。
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。
扒一扒Meta全新大模型Muse Spark里藏着的PDR技术
Meta发布闭源大模型Muse Spark及‘沉思模式’,背后藏PDR推理技术。该技术通过‘并行起草+精炼’突破性能瓶颈,对比传统长CoT范式优势明显,在AIME竞赛题目测试中准确率显著提升。
回村拜年、赶集舞狮:一台小机器人的县城奇幻漂流|甲子光年
2026马年春节,人形机器人迎来高光。‘清华系’加速进化公司将小型人形机器人Booster K1带回乡村,在多样场景测试。该公司走小而美路径,产品性能优、销量好,通过B端、C端策略打开市场。
比Gemini 3记得更多,谷歌新框架将上下文记忆干到了200万!
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans,能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文,共同推进测试时记忆概念,实验显示新架构性能出色。
Meta归来!时隔一年发布Muse Spark,重回第一梯队
Meta发布Muse Spark模型,这是MSL团队首款模型。此前Llama 4表现不佳,刺激Meta重组。Muse Spark性能超Llama 4,计算效率提升,在测试中成绩优异,Meta AI战略转向闭源探索,模型已上线。
DGM:首个可通过重写自己的代码来实现进化的AI Agent
Sakana AI发布Darwin Gödel Machine(DGM),可通过重写代码自我进化,突破了当前AI Agent智能固定的局限。它在多测试中表现出色,能力具通用性,但也有潜在风险和局限,团队已开源并提出未来研究方向。
糟糕,Claude Opus 4.7源代码级提示词曝光!底层设计全被看光
Claude Opus 4.7如期而至,性能全方位提升,编程暴打Gemini 3 Pro、GPT - 5.1。Claude Code之父分享最佳实践,还曝光系统级提示词,揭示其进化逻辑,此外还提及Mythos的一些危险操作。
具身智能开始卷系统了:RoboFoundry让机器人自主进化
多家国内外高校和机构提出全新具身智能框架RoboFoundry,固定基座模型参数,仅进化模型周边的系统组件,实现具身智能体自主迭代升级,多项基准测试和真机实验性能提升显著。