「幻觉评估」共找到 918 篇相关文章
迈向无缝共生:大模型GUI Agent的「屏幕图灵测试」与拟人化之路
多模态大模型使GUI Agent能模拟用户执行任务,但也引发与平台的利益冲突。论文提出“屏幕图灵测试”和AHB基准评估拟人化能力,探讨拟人化策略及权衡,为Agent在数字世界共生提供指南。
高盛怕了!Claude Mythos全球首个攻破企业网络,奥本海默时刻来了
英国AI安全研究所研究显示,Anthropic发布的Claude Mythos Preview模型在网络安全评估中表现惊人,能全自动、全自主完成企业网络攻击模拟。高盛为此加强网络防御,人类网络安全或进入奥本海默时刻。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态,产生幻觉,超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统,阐述Agent记忆四层演化及每层问题,推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
警惕!“养龙虾”风险,一键给你的Openclaw做安全体检
OpenClaw在短时间内登顶GitHub开源榜首,国内企业纷纷部署。但它存在安全隐患,如漏洞、隐私风险等。朱雀实验室联合腾讯云EdgeOne推出「OpenClaw安全体检」功能,可自动完成全面体检与风险评估。
yann lecun(杨立昆)新公司AMI融资10亿美元,要做LLM的替代品
Yann LeCun离开Meta后与Alexandre LeBrun创立AMI Labs,获10.3亿美元融资。他们认为LLM有幻觉问题,AMI Labs用JEPA架构构建‘世界模型’,代码和论文将开源,不过短期内无产品和收入。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估,得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异,还指出工具使用瓶颈等问题,且开发预测模型辅助架构选择。
YC总裁转发、登顶Hacker News:SkillsBench揭开Agent技能扩展的残酷真相
近日论文《SkillsBench: Benchmarking How Well Agent Skills Work Across Diverse Tasks》引发海外AI社区关注。研究聚合47150个Skills,经严格筛选评估,揭示人工构建Skills效果好、AI自生成无效等核心发现,为AI研发指明路径。
引爆千亿市场!杭州AI再出王炸:刷新自研天花板,“三甲专家大脑”装进14亿人口袋
在2026智诊科技AI发布会上,智诊科技完成蜕变。其发布的Wise MemOS 2.0打破传统局限,WiseDiag V2有深度多模态联合分析能力,WiseResearch让AI告别幻觉,“好伴AI”下放技术,服务大众。
手把手带你构建第一个业务本体(Ontology):为 Agent 绘制业务地图。
文章介绍为企业AI Agent构建业务本体,阐述Agent需本体的原因,讲解TBox与ABox概念。给出构建流程,介绍RDF/OWL标准及Protégé等工具,实战构建‘订单加急交付’本体并验证,还演示Python程序推理,展望本体应用场景。
自动化评测的九九归一——评测agent
本文提出统一评测Agent架构,实现评测全链路自动化。它能学习标注标准,完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案,解决多模态幻觉等问题,提升机审率,节省标注成本。