「自演进评测」共找到 1868 篇相关文章
一篇自进化Agents技术最新综述：迈向人工超级智能
LLMs有局限性，研究者关注自进化Agents系统，其范式转变为人工超级智能铺路。文章回顾自进化智能体研究进展，围绕‘什么要进化’‘何时进化’‘如何进化’展开，提供理论和实践指导。
具身智能迈入下半场，RoboMemArena全面评测机器人记忆系统
香港科技大学（广州）等多机构打造具身智能评测基准 RoboMemArena，突破传统局限，构建综合评测体系，配套真机测评。它提供多模态标注，任务长程多样，开源资源易用，PrediMem 在其上表现出色。
不止修bug：Agentic Coding评测走向复杂feature交付新阶段
中国科学院自动化研究所联合华为提出 FeatureBench，构建端到端基础设施并开源。它从单元测试出发构造评测任务，引入多种机制保障任务可执行、可验证，能有效区分模型能力，还提供易用的评测流程。
说一个反常识的真相，Agent如今在真实工作场景的成功率依然很低。
作者有感于AI在真实工作场景评测的稀缺性，以阿里国际站RealReplicaBench评测集为例，介绍电商场景任务，发现多数模型成功率低，其他领域类似，呼吁厂商努力，作者也计划自跑评测更新排名。
Agent能自己“复盘”和“进化”，这个开源框架牛了！
文章介绍了自进化AI，其核心是执行、评估、进化的反馈循环，能自动修改Prompt和工作流。还讲解了SEW、TextGrad等优化器原理，并以SEW为例展示逻辑，最后推荐开源框架EvoAgentX。
StereoAdapter：北大首提自监督，适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解，北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉，以自监督学习适配视觉基础模型到水下域，设计双阶段结构、自监督训练策略等，实验效果好，未来还将多方面改进。
突破泛化瓶颈：阿里云智能运维 Agent 评测体系实践
大模型 Agent 在智能运维场景落地常遇泛化难题。阿里云李也博士介绍利用评测集验证和提升智能运维算法泛化性的实践，阐述评测集重要性、构建方法，还展示其在提升智能运维 Agent 能力上的成效。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
Anthropic：警惕评测排行榜！差别可能只是机器的内存更大，而已
Anthropic发工程博客指出，AI编程评测排行榜上排名前列的模型分差小，而运行环境硬件配置能让分数波动6个百分点。同一模型在不同沙箱策略下分数不同，资源配置影响评测结果，排行榜分数差距或因硬件。
让AI评测AI：构建智能客服的自动化运营Agent体系
文章介绍智能客服发展，从传统机器人客服到基于AI原生的智能客服。重点探讨对话效果评测，搭建运营Agent平台，实现服务闭环。还提及评测落地方法、难题及解决措施，最后阐述AI在服务链路提效和分析转人工原因的作用。