「路由评测」共找到 697 篇相关文章
40年首次突破!清华大学发布全新最短路径算法,打破理论瓶颈:数据中心有望节省大量计算资源
清华大学Ran Duan、Longhui Yin团队发表论文,提出确定性新算法,在稀疏图上表现超经典Dijkstra算法。新算法时间复杂度为`O(m log²/³ n)`,不维护全局有序顶点队列,应用前景广,可节省计算资源。
通义实验室大火的 WebAgent 续作:全开源模型方案超过GPT4.1 , 收获开源SOTA
WebAgent续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》提出对information-seeking任务形式化建模,设计训练数据合成方法,全开源模型方案在GAIA评测获SOTA表现,还补足了训练数据不足问题。
给你一群顶尖AI,如何组队才能发挥最大战力?UIUC用一个新的多智能体协作基准寻找答案
现有的评测基准无法衡量多智能体系统内部的协作效率、沟通质量和竞争策略。为此,伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者推出 MultiAgentBench,能全面评估 LLM 多智能体系统协作与竞争能力。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考,采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法,凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”,介绍多应用场景。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域,将现有方法按泛化能力分三类,比较DNN与树模型优劣,剖析核心挑战,探讨扩展方向及数据集评估策略,旨在建跨数据集稳健评估体系。
T-RO综述重构Foundation Model时代机器人操作知识版图
近日,论文《Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives》被IEEE Transactions on Robotics接收,它以High - Level Planning和Low - Level Action Modeling为主线,梳理Foundation Model时代机器人操作发展,分析了现存问题及关键缺口。
OpenAI Astra发布在即,全自动网络攻防能力已突破天际!
OpenAI即将发布的模型Astra,在内部评测中获ExploitBench满分,还发现两个零日漏洞。它能力远超上一代GPT - 5.6 Sol且更听话。不过为安全考虑,OpenAI部署监控,还放慢其研究速度。
4.8K Star!一套面向设计工程师的 AI 编码智能体 UI 技能集合!
前端开发中AI生成代码质量参差不齐,ui - skills项目应运而生。它由开发者ibelick创建,是面向设计工程师的UI技能集合,将开发经验转化为规则,通过CLI工具让AI按规则构建和审查代码,已获4.8k Stars。
阿里重磅开源!Open Code Review:一周 5k star,为你的代码保驾护航
阿里开源 Open Code Review,它前身是内部 AI 代码评审助手,经大规模验证。该工具结合确定性工程与 Agent,解决通用 Agent 评审代码的问题,在准确率、效率等方面表现出色,还介绍了使用方法和评估方式。
这张信息图,居然是8B开源模型做的??
商汤新开源的 8B 多模态模型 SenseNova U1,架构独特,图像评测表现好,信息图生成能力强、延迟低。它具备图文交错能力,适合自媒体、敏感行业等,有在线体验和开源代码入口。