拒绝「盲修」:JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力?
拒绝「盲修」:JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力?在迈向通用人工智能的道路上,我们一直在思考一个问题:现有的 Image Editing Agent,真的「懂」修图吗?
在迈向通用人工智能的道路上,我们一直在思考一个问题:现有的 Image Editing Agent,真的「懂」修图吗?
Agent成下一代技术主体,如何为其“修路架桥”?
MiniMax最新旗舰级Coding & Agent模型M2.1,刚刚对外发布了。这一次,它直接甩出了一份硬核成绩单,在衡量多语言软件工程能力的Multi-SWE-bench榜单中,以仅10B的激活参数拿下了49.4%的成绩,超越了Claude Sonnet 4.5等国际顶尖竞品,拿下全球SOTA。
毋庸置疑!2025年title属于「Agent元年」。
为什么Agent在演示时无所不能,到了实际场景却频频拉胯?
2025 年,让 Agent 实际投产、落地应用的最大障碍已经不再是成本问题了,而是「质量」。如何让 Agent 输出可靠、准确的内容,仍然是最难的部分。
在过去两年里,记忆(Memory)几乎从 “可选模块” 迅速变成了 Agent 系统的 “基础设施”:对话型助手需要记住用户习惯与历史偏好;代码 / 软件工程 Agent 需要记住仓库结构、约束与修复策略;
过去两年,我们几乎默认了一件事: 人和 AI 的交互就只能靠文本框和语音。 不管是 GPT、DeepSeek、Claude,还是各种音视频 Agent,核心入口几乎清一色是一个聊天框。 但只要你真正做
即将过去的、我们无比熟悉的 2025 年,被称为是 Agent 的元年。
依托腾讯自研大模型的底层能力,QQ浏览器不仅推出了“一句话接管任务”的QBot智能体,还全面实现了AI搜索、AI浏览、AI学习、AI办公等全场景覆盖。就在刚刚,它更是冲上了数据机构XSignal的多项权威榜单,在「AI Agent」赛道上,其相关数据表现已率先跑进行业前排: