
微软| 搞定长时程、跨应用的Agent,竟然只靠<20%的摘要记忆,反超全文投喂
微软| 搞定长时程、跨应用的Agent,竟然只靠<20%的摘要记忆,反超全文投喂作为大家的测评博主,我最近发现一个巨有意思的现象: 现在市面上大部分评估 Agent 的基准测试,倾向于考核“单项技能”,而非“综合任务”。比如,你让 AI 点份外卖,它能完成;但如果要求它策划一场涵盖预算、选址、菜单、宾客邀请与流程安排的晚宴,它很可能就原地就 G 了。
作为大家的测评博主,我最近发现一个巨有意思的现象: 现在市面上大部分评估 Agent 的基准测试,倾向于考核“单项技能”,而非“综合任务”。比如,你让 AI 点份外卖,它能完成;但如果要求它策划一场涵盖预算、选址、菜单、宾客邀请与流程安排的晚宴,它很可能就原地就 G 了。
成年后结交朋友可能很困难,尤其是搬到新城市后。幸运的是,现代科技提供了解决方案,越来越多人开始使用Bumble For Friends、Flox 和 Timeleft 等应用快速建立新友谊。
GPT-5发布半月,却被连连吐槽。如今,一张基准与GPT-4对比基准测试图,证明了Scaling Law没有撞墙。七年间,从GPT-1到GPT-5十四个花式Prompt对决,实力差一目了然。
奥特曼称GPT-5「比人聪明」,但OpenAI首席运营官Lightcap澄清:这不是AGI。这只是能力过剩的冰山一角——我们仍有十年产品可建,模型越智能,融合越要精妙。GPT-5标志着从纯智商到反思能力的全面跃进。
中美AI差距究竟还有多大? 比赛(可能)已经结束了。 现状来看,美国后继乏力,比赛可能已经结束了。
大模型的记忆墙,被MIT撬开了一道口子。 MIT等机构最新提出了一种新架构,让推理大模型的思考长度突破物理限制,理论上可以无限延伸。 这个新架构名叫Thread Inference Model,简称TIM。
目前的 HOI 检测方法普遍依赖视觉语言模型(VLM),但受限于图像编码器的表现,难以有效捕捉细粒度的区域级交互信息。本文介绍了一种全新的开集人类-物体交互(HOI)检测方法——交互感知提示与概念校准(INP-CC)。
据《彭博社》报道,Meta 将重组其超级智能实验室(Meta Superintelligence Labs,MSL)。
全球首款多模态 AI 硬件 Looki L1 发布,抢先实现了 OpenAI 想象中的交互未来。过去两年,很多人对 AI 的印象,基本都停留在一个对话框里: 有问题,敲几个字,它就给答案。好用是好用,但也让人觉得有点单调——AI 难道就只能困在对话框里吗?
没等到Deepseek R2,DeepSeek悄悄更新了V 3.1。官方群放出的消息就提了一点,上下文长度拓展至128K。128K也是GPT-4o这一代模型的处理Token的长度。因此一开始,鲸哥以为从V3升级到V 3.1,以为是不大的升级,鲸哥体验下来还有惊喜。