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新闻资讯7

小米语音首席科学家:AI发展的本质就像生物进化,不开源要慢1000倍 | MEET2026

小米语音首席科学家Daniel Povey在量子位MEET2026大会提出,AI发展像生物进化,是不断试错过程,开源是核心加速器,没开源行业进化或慢千倍,大公司应“两条腿走路”。

量子位
开源动态8

大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核?南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench

深度学习计算依赖底层内核,当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench,打破现有评测基准局限,构建模块化评测体系,多模型实测,还指出LLM短板并明确未来方向。

机器之心
开源动态8

首篇自进化智能体系统技术报告出炉:Token成本直降近10倍,省钱又高效!

全球首个基于‘上下文信息密度最大化’的自进化智能体系统GA发布技术报告。它在多基准测试表现惊艳,能省近10倍Token,还能自我进化。报告深度解读设计理念,剖析自进化能力与智能体设计思路。

机器之心
开源动态7

微软开源多智能体自定义自动化工作流系统,加速搭建基于AI的自动化系统

微软开源多智能体自定义自动化工作流系统,可助企业用AI智能体实现复杂组织任务自动化。该方案整合多项Azure服务构建管道,有聚焦核心价值等功能,还给出部署指南与成本估算。

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算法论文8

从物竞天择到智能进化,首篇自进化智能体综述的ASI之路

普林斯顿大学等机构研究者发布首个自进化智能体综述,为领域建统一理论框架和路线图。综述给出形式化定义,围绕What、When、How、Where构建分析设计框架,还探讨评估范式并指明未来方向。

机器之心
算法论文8

EvoSkills:自进化的skill,是好skill

文章分享两项Agent Skill最新研究论文,指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案,对比其机制、验证方式等,还提及未来研究方向。

PaperAgent
新闻资讯7

RoboChallenge发布年度报告:评测标尺够权威吗?

当下具身智能行业存在缺乏真实场景验证、评测标准模糊等问题。2025年原力灵机与Hugging Face推出RoboChallenge评测平台,2026年1月更新榜单。AI科技评论从技术和核心设计角度对其进行深度拆解。

AI科技评论
产品应用8

基于阿里云 AgentLoop 的 DeepSeek Harness 评测实践

本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构,阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值,还详述评估器设计思路、展示评测结果,最后总结方法论并展望后续工作。

阿里云开发者
产品应用8

Clawdbot 如何搭建永久记忆管理系统:全靠 MD 文档

AI研究工程师Manthan Gupta复盘Clawdbot记忆机制,其记忆用MD文档存档,有双层记忆系统系统有独特管理方式,如压缩、记忆刷新等,坚持透明度、搜索、持久性、混合等原则。

Founder Park
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解读|生产级RAG系统落地的10个经验教训

本文解读Douwe Kiela分享的企业级RAG系统实施十大经验,如要有系统思维、专业化优先等,还推荐新作《MCP原理揭秘与开发指南——构建可扩展的AI智能体》。

AI大模型应用实践