「端到端升级」共找到 3034 篇相关文章
Google 悄悄升级了 Deep Think，ARC-AGI-2 直接干到 84.6%
Google DeepMind 升级了 Gemini 3 的专用推理模式 Deep Think，跑分屠榜。ARC - AGI - 2 拿下 84.6%，在多个基准测试中表现优异。它不仅是解题机器，还能解决真实科学工程问题，已向部分用户推送，科研人员和开发者可通过 API 使用。
Anthropic 联创：2028 年实现 AI 自我构建的概率超过 60%
Anthropic 联合创始人 Jack Clark 发长文称，到 2028 年底，AI 实现端到端自动化研发概率超 60%。他分析多维度测试数据，指出 AI 在代码、科研、自我训练和管理等方面能力提升，也探讨了成真后的影响，但遭黄仁勋和陶哲轩质疑。
从 “可用” 迈向 “好用”：详解火山引擎智能视频云的三层架构升级｜甲子光年
2025年AI关键在多媒体领域，智能多媒体落地有变革也面临挑战。火山引擎提出智能视频云三层架构升级，即基建、平台、应用层升级，助企业实现低成本、高效率规模化应用，多行业已基于此打造能力。
首个语音智能体端到端测评出炉：Grok登顶，真实场景通过率仅一半
Artificial Analysis推出业内首个语音转语音智能体端到端性能基准τ - Voice，测试真实客服场景能力。结果显示最强S2S模型成功率刚过一半，Grok Voice Think Fast 1.0夺冠，但也面临诸多质疑。
Claude Code 更长更快！Agent能自己管项目了！从 Todo 升级到 Task
上周Claude Code团队更新任务清单系统，从「记事本」升级为「项目管理系统」。因模型能力增强，需求变复杂，原TodoWrite无法满足，新Task系统解决了任务依赖协调问题，支持复杂项目。
C端热战，B端暗涌：大模型真正的战场才刚刚开始 | 《中国大模型落地应用研究报告 2025》正式发布
InfoQ研究中心联合中欧AI与管理创新研究中心发布《中国大模型落地应用研究报告2025》，从驱动因素、C端产品现状到B端落地现状，勾勒大模型应用转折期的图景，分析应用难的原因及各端现状。
从 Rule、Spec 到 Harness：AI Coding 的渐进式建设路径
作者分享帮团队落地AI Coding经验，指出试点易但推广难，瓶颈在接收端。介绍从Rule、Spec、Loop到Harness的渐进式建设路径，各层前后相依，逐层收紧控制面，助AI在工程体系稳定交付。
小鹏汽车：没有基座模型，何谈物理AI｜甲子光年
3月2日，小鹏汽车宣布第二代VLA正式推送。何小鹏认为，端到端小模型无法让自动驾驶从L2跨越到L4，而第二代VLA开创全新物理模型范式，能直接学习真实物理世界，还在不断迭代提升。
具身智能迎来“安卓时刻”，一位清华博士决定给机器人换脑｜甲子光年
千诀科技CEO高海川讲述其打造的具身智能系统，可脱离特定硬件载体，安装到不同机器人。公司跳出端到端VLA束缚，选分区预测式世界模型，目标是打造“机器人领域的安卓系统”，还认为家庭场景比工业场景易落地。
Agent 不是渐进升级，而是要“换代”了：Cursor 工程负责人放话未来三到六个月，行业将迎来大变局
本文是对Cursor工程负责人Jason Ginsberg的访谈。他认为编码Agent正换代，未来三到六个月行业将大变，会接管复杂任务。还谈及编码Agent发展、Cursor使用方式、交互模式等，分享了产品开发、审查等看法。