「测试驱动」共找到 2258 篇相关文章
成本降九成,准确率100%!MIT反常识架构挑战硅谷信仰
慕尼黑工业大学等研究者指出企业AI落地问题源于数据乱。RUBICON架构用AQL查询语言,把操作权交用户,让LLM在精确范围工作。测试中它准确率100%,成本低,优于现有智能体AI方案。
UniPat AI开源SWE-Vision:五百行代码打造SOTA视觉智能体!
多模态大模型代码能力进步大,但基础视觉任务常失误。UniPat AI开源SWE-Vision框架,让模型用Python代码处理视觉判断。它极简设计,在五个视觉基准测试达最优,提升前沿模型视觉表现。
规范对齐时代:GPT-5 断层领先,让安全与行为边界更明晰
上海交通大学等团队提出规范对齐概念,构建评测基准 SpecBench 评测 33 个主流模型,发现多数模型有不足。还探索测试时深思方法,如 Align3 能提升规范遵循度,GPT - 5 在规范对齐上断层领先。
DeepSeek R2没来,DeepSeek R1+来了~
DeepSeek官方发布通知,DeepSeek R1模型完成小版本升级成DeepSeek - R1+。PaperAgent实测近1000行代码无错,网友测试显示CoT有显著变化、前端审美提升,还提及DeepSeek - R2可能快来了。
为什么HBM能摆脱传统周期?
当前市场对HBM和DRAM能否摆脱传统半导体周期性存争议。过去半导体周期由消费电子换机节奏驱动,而AI推理不同,大模型推理对内存依赖是硬约束,GPU更新对HBM需求几乎注定指数级增长。
超越VLA与世界模型,银河通用发布LDA,全谱系数据跑通Scaling Law
近期具身智能领域竞争激烈,银河通用联合多机构发布 LDA-1B 模型,能统一利用各类具身数据。它在基准测试中表现出色,代码已开源,还解决了数据格式、质量等问题,实战效果也很突出。
GPT Image 2研究科学家陈博远:我在OpenAI修中文
GPT Image 2发布引发AI圈震动,主力训练者陈博远分享幕后故事。他和奥特曼同台主持,修好中文渲染,给模型起代号“布基胶带”,还设计多种“彩蛋级”测试,抖出官网图片幕后花絮。
你的「龙虾」真记得你吗?剑桥发布长期个性化记忆基准ATM-Bench
剑桥大学团队开源面向AI个人助理的长期记忆基准测试ATM - Bench,评估AI面对真实生活数据时能否「记住你」。实验结果不佳,专用和通用智能体系统准确率低,凸显长期个性化记忆问答难题。
编程通缩——当代码一天比一天便宜会发生什么
文章探讨编程通缩现象,即AI使软件开发成本等下降。它不同于传统通缩,由生产力提升驱动,会带来延迟与实验、质量两极分化等悖论,还会加速创新,人们应培养相应技能适应。
微软开源新版Phi-4:推理效率暴涨10倍,笔记本可运行
今天凌晨微软官网开源Phi - 4家族最新版Phi - 4 - mini - flash - reasoning,它参数小性能强,适合边缘设备。采用自研SambaY架构,推理效率涨10倍,延迟降2 - 3倍,多场景测试表现优异。