「多选题评测」共找到 4556 篇相关文章
分享一个 OpenClaw 装机必备 Skills 库
腾讯推出代装龙虾公益活动引关注,OpenClaw创始人也转发。GitHub上的awesome - openclaw - skills项目爆火,收录超五千个OpenClaw装机必备Skill,覆盖多场景,还呈现AI Agent发展趋势。
2026年,AI初创全球化的「变与不变」|沙龙招募
当OpenClaw掀起开源浪潮、Agent应用频现,AI团队面临全球化命题。量子位将发起出海沙龙,聚焦出海早中期决策与路径,招募全球化实践者、参与者和投资机构,设置多环节交流。
推出 AnyLanguageModel:在 Apple 平台统一本地与远程大语言模型的 API
大语言模型是构建现代软件的重要工具,但 Apple 平台开发者集成模型困难。Hugging Face 发布 AnyLanguageModel,是 Swift 包,可替代 Apple Foundation Models 框架,支持多模型服务商,降低使用 LLM 难度。
多模态推理新基准!最强Gemini 2.5 Pro仅得60分,复旦港中文上海AILab等出品
现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足,复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测,最优得分仅60%左右,反映出模型多方面推理短板。
一个省略号提示+强化学习搞定大模型“过度思考”,中科院自动化所新方法:从强制推理到自主选择
中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法,用省略号提示和多阶段强化学习,让推理大模型依题目难度自主切换思考模式,解决过度思考问题,在多数据集验证有效。
菲尔兹奖得主:AI现在主要靠「抬杠」突破重大数学猜想
1998年菲尔兹奖得主Gowers发现,最近AI在数学界的轰动突破,如雅可比猜想、Erdős单位距离猜想等,多靠“找反例”实现。他指出AI热衷此,因知道得多且试得起,但目前缺“嗅觉”。
搜索智能体也需要「操作系统」:SearchOS 开源多智能体协作框架
人大和蚂蚁的 SearchOS 研究,给出搜索智能体在长程任务中问题的答案。它借鉴数据库理念,做了多项核心设计,在开放信息检索基准评测领先,已提供多种使用方式,值得长程调研尝试。
桌面 Agent 的下一步:不是会操作,而是会调度工具
复旦大学和通义实验室提出 ToolCUA,让模型在 GUI 与工具调用间编排路径。它从已有 GUI 轨迹合成训练数据,设计奖励机制,在 OSWorld - MCP 评测中效率与准确率大幅提升,为 CUA 发展提供方向。
刚刚,阿里官方认领神秘「欢乐马」,来自ATH郑波团队
周二晚间,AI评测平台Artificial Analysis上,‘欢乐马’空降榜首引热议。现阿里官方认领,它是ATH郑波团队模型,正内测,近期将开放API。其在多项排行榜表现出色,支持四种视频生成模式。
告别单打独斗!ClawTeam-OpenClaw 一键 spawn 整个 AI 开发团队
ClawTeam-OpenClaw 是多代理协调框架 OpenClaw 深度适配版,让 AI 代理自动组队协作。它有一键 spawn 团队、智能任务依赖管理等功能,在科研、开发、投资分析场景优势明显,介绍了使用方法和项目地址。