「黑盒测试框架」共找到 3137 篇相关文章
刚刚，OpenClaw登顶GitHub软件星标历史第一！已超越Linux
仅两月，本地AI框架OpenClaw击败Linux，登顶GitHub星标第一。它是开源本地运行的AI Agent框架，能接入通讯工具，虽引发安全危机和限制，却热度不减，反映开源社区趋势变化。
Data Agent 落地挑战：忽略技术框架、语义能力和运营体系，投入可能打水漂
Data Agent 看似易上手，落地却充满挑战。腾讯数据工程专家虎兴龙指出，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略相关要点，投入或打水漂，掌握关键要素可提升数据智能化效率。
「0污染」LLM理解基准来了！20000道题14个学科全覆盖，来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试，含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露，保证评估结果可靠，已在Huggingface开放。
论文秒变海报！开源框架PosterAgent一键生成顶会级学术Poster
本文介绍开源框架PosterAgent，它能一键将论文转为可编辑的学术海报。相比GPT - 4o，其生成指标优、token使用量少、成本低。研究团队构建评估标准Paper2Poster，实验显示PosterAgent在多方面表现出色。
昇腾910B大模型实测：开源框架能不能打？真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。
1个Token测出模型降级调包！成本砍到千分之一，API供应商的小伎俩全曝光了
法国研究人员开发新检测技术，能识别云端模型隐秘变动。对数概率追踪用于灰盒环境，成本仅传统千分之一；黑盒边界输入追踪用于黑盒环境，成本为先进方案1/30。这些工具让API供应商“调包”行为现形。
从“造工具”到“用仓库”：RepoMaster，驾驭GitHub解决复杂任务的智能体大师！
RepoMaster旨在让AI智能体解决复杂开发任务。它能利用深度搜索定位GitHub仓库，其核心框架分三步闭环解决智能体‘看不懂、用不来’难题。实验显示它性能超主流框架，效率高，设计科学。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。
刚刚，GPT-6正式发布！OpenAI：欢迎来到AGI时代
OpenAI正式发布GPT - 6 Astra和GPT - 6 Astra Pro，宣布AGI时代开幕。该模型训练规模大，能力升级显著，价格公布。基准测试成绩优异，在多方面表现突出，还展示诸多实际应用案例，已有企业开始测试。
AI自动写学术综述：10分钟生成6万字，成本不到四块钱
上海人工智能实验室等单位提出SurveyForge框架，能自动化生成高质量学术综述论文。它有双数据库协同驱动的大纲生成机制、学者导航代理SANA和并行生成与协调机制。还有SurveyBench评估框架，实验显示其效果好，应用前景广。