「测试技术」共找到 4326 篇相关文章
AI能否独立开展科研？ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺
ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试，由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力，通过信息梯度设计，让模型在不同指导量下完成科研任务，结果显示当前AI离自主科研有明显距离。
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己，通过部署时学习进化，不动模型参数，将经验写进技能库。经测试，在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升，与OpenClaw等定位不同，有多种部署方式，不绑定模型。
算力基建金铲子：光模块如何驱动万亿级AI算力市场！
AI大模型训练让光模块成为决定AI集群性能的算力底座。2025年全球光模块市场规模预计达235.5亿美元，中国厂商主导全球市场。未来市场增长围绕1.6T商业化、CPO技术落地及车载通信等新场景展开。
开源的 V0/Lovable 替代方案Libra AI
Libra AI是面向生产环境的AI原生开发平台，可通过自然语言交互管理Web应用全生命周期。它功能丰富，如AI智能编码、集成开发体验等。其开源有技术自主、架构灵活等好处，还介绍了技术架构、上手方式与部署方案。
国产AI高考708分，这款模型靠什么成为「屏蔽生」？
高考放榜，媒体对国内外大模型进行测试。综合成绩上，讯飞星火X2物理、历史类表现优异；单科专项中，它在数学、作文等测试也领先。其优势源于数据积累、理解评判标准，还采取软硬件一体化落地路径。
The Batch: 944 | Llama 之后的时代
Meta发布首个AI模型Muse Spark，是多模态推理模型，在部分健康和多模态测试领先，编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少，该模型基准测试有竞争力，但其从开放转向封闭引开发者担忧。
甲小姐对话彭志辉：既然选择做公众人物，就必须接受被期待的代价 | 甲子光年
甲子光年的甲小姐对话智元机器人联合创始人彭志辉，他称公司是具身行业估值“撑伞人”，采用全栈自研战略。双方还探讨融资、战略、市场、技术、商业、组织等话题，他分享公司发展现状、前景及应对策略。
国内首套：港中文团队发布7模态人体动作数据集，揭开大模型理解能力短板
港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集，成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型，发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规，还开展了基准测试。
本地LLM万字救场指南来了！全网超全AI实测：4卡狂飙70B大模型
文章围绕本地大语言模型（LLM）展开，针对实用性和经济性问题，用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等，给出不同配置下性能指标及使用建议，还模拟真实场景测试。
AI 时代的洞察方法论：结构化思维与能力迁移
文章以高盛数字化架构设计为例，探讨AI时代技术分析的能力迁移。指出AI使信息采集整合成本降低，技术分析重心从找信息转向构建模型，建模仍是洞察主战场，AI可加速知识铺垫，但模型切换需人类完成。