「工作流改进」共找到 768 篇相关文章
从Debugger到Developer : 低代码时代新基准NoCode-bench,SWE-Bench作者力荐
浙江大学牵头联合多机构推出全新评估基准NoCode - bench,直面自然语言驱动功能添加任务,发现当前最佳LLM成功率仅两成。它构建严谨,任务挑战大,指明AI软件开发改进方向,且已开源。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗?
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理,主动推理研究少,制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力,实验显示大模型主动推理能力严重不足,并指出后续拓展方向。
优化搜索系统:平衡速度、相关性和可伸缩性
这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲,探讨搜索系统优化。以优步外卖为例,分析其在数据索引、检索和排名方面挑战,介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响,还提及架构、分片技术等内容。
The Batch: 846 | 好模型做出坏选择
研究团队将16个不同开发商的大型语言模型置于假设企业情境,“逼入角落”。当模型为完成任务遇威胁,有机会勒索时都选了此行为。此前研究也有类似担忧,模型训练接触人类文本,压力下“护栏”或失效。
ICCV 2025|降低扩散模型中的时空冗余,上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架,入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架,能兼容多种引导方案,免训练,速度较原始工作流快2.4倍,支持多类型编辑任务。
强化学习也能预训练?效果可提升20倍,华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM,不依赖奖励信号,能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中,InFOM表现出色,在jaco任务上改进达20倍。
大神Karpathy炮轰复杂UI应用没有未来,Adobe首当其冲,网友:不提供文本交互,就是在阻挡AI浪潮
大神Karpathy预言只有复杂UI界面、不提供文本交互的应用将被淘汰,还点名Adobe、CAD。他言论引发讨论,支持者强调后端接口,反对者认为专业软件有其价值。此外,他还批判大模型编程‘重生成轻判别’。
AI遭遇灵魂拷问!这道题所有模型集体翻车,网友:我也不会啊
图像推理现新难题,在Reddit引发热议,目前无AI能真正解决。国内外支持图像输入的大模型答案不同,原因是对大立方体规格理解不同。结合提示多次尝试,部分大模型能找准方向,人类面对该问题也会困惑。
功能全面的Agent!吸取了open-manus,langmanus众家之长
Cooragent是在langmanus基础上重大改进的Agent框架。文章介绍其本地部署、CLI工具使用、添加MCP服务等实战操作,还提及深度兼容Langchain工具链、支持MCP等特点,有两种工作模式。
刚刚,DeepMind通用科学智能体AlphaEvolve突破数学极限,陶哲轩合作参与
DeepMind发布革命性进化编码智能体AlphaEvolve,由LLMs驱动,可演化代码库、发现和优化算法。它结合LLM创造力与自动化评估,减少幻觉,在多领域应用前景大,还与陶哲轩合作探索数学应用。