「操作性条件反射基准」共找到 887 篇相关文章
Fable5仅做对3.5%！大模型会看图，但还没有主动视觉
本文介绍了专门测量「主动观察」能力的视觉推理基准 ActiveVision，评测显示无外部工具时，大模型与人类准确率有近 9 倍差距，用工具后虽提升但仍远不如人类，还说明了其出题与避免取巧的方式。
3B小模型，编程得分比肩Opus 4.5，神秘模型引发热议，原是国产
最近，3B小模型VibeThinker - 3B在X上火了，它在编程等推理任务上比肩前沿大模型，体积却小很多。它是国产模型，来自新浪微博团队，在各项基准测试表现出色，不过在通用知识领域表现欠佳。
挑战扩散自回归统治！字节提出视觉生成第三种路线，让模型像人类一样边画边改
五一期间字节商业化技术团队研发出新一代视觉生成模型，其底层架构是全新的第三条路——生成精炼网络GRN。它能让AI像人一样边画边改，解决了现有模型的问题，在多项基准测试中刷新SOTA记录。
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。
万亿思考模型夺下IMO金牌，无缝接入OpenClaw！一句话手搓丐版PS
2026年AI圈竞争激烈，闭源巨头巅峰对决时，开源社区迎来中国队的「技术核爆」。全球首个万亿级混合线性「思考模型」Ring - 2.5 - 1T开源，它能力强大，还能无缝接入Claude Code，实战表现亮眼。
姚顺雨署名：大模型「现学现卖」能力首次被系统评估，腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench，系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳，揭示当前大模型在该能力上的普遍短板，并指出未来四个探索方向。
杨植麟亲自发布，月之暗面最强模型Kimi K2.5开源
杨植麟发布月之暗面最强模型Kimi K2.5，经约15万亿视觉与文本混合数据预训练，有顶尖编程与视觉能力及智能体蜂群范式。在多基准测试表现优，成本低于对手，还能提升办公生产力。
“大模型第一股”打响上市前哨战！智谱GLM-4.7 刷新开源编程SOTA，修复代码、终端操作表现超Claude 4.5
冲刺大模型第一股的智谱推出开源大模型GLM - 4.7，主打编程与代理式任务提升。它在多项基准测试中表现出色，UI质量飞跃，还采用新推理机制。智谱上市在即，但亏损扩张快，研发投入大。
LinearRAG：一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。
给定"标价"的 LLM 智能体，能规划出"最优"路径吗？
在LLM智能体多轮工具使用中，评估成本是难题。来自多所高校的团队推出CostBench基准，围绕旅行规划构建评估环境。评估顶尖模型发现其规划与适应能力有短板，并分析失效根源，还指出下一代智能体演进方向。