全球第一,13个SOTA!我们找到了龙虾界掌管GUI的神
全球第一,13个SOTA!我们找到了龙虾界掌管GUI的神有没有想过让「龙虾」替你打麻将?
有没有想过让「龙虾」替你打麻将?
昨天我发现 Qwen3.6“倒反天罡”。
现有大模型评测分数日趋饱和,但与真实体验差距显著。南京大学傅朝友团队牵头,在 Google Gemini 评测团队邀约下推出视频理解新基准 Video-MME-v2。凭借创新的分层能力体系与组级非线性评分,以及 3300 + 人工时高质量标注,揭示模型与人类的巨大鸿沟(49 vs 90)、传统 Acc 指标虚高、以及 “Thinking” 并非总是增益等现象。
这个月,具身智能领域又卷出新高度:硅谷独角兽公司 Generalist AI 发布全新一代基础模型 GEN-1,将机器人包装手机、折纸箱这些活的平均成功率直接拉到了创纪录的 99%,折纸箱的速度更是飙到了以前的三倍(34s vs 12.1s)。
刚测完 Kimi K2.5,就拿到 Beta 版内测模型了。 一点喘息的机会都不给啊~~
从 2024 年底的关于潜在空间的早期探索,再到 2025 年底和 2026 年初的相关研究爆发,潜空间范式正在彻底重塑大模型 (LLMs, VLMs, VLAs 等延伸模型) 的底层设计逻辑。
随着任务的复杂度提升,Agent(智能体)的上下文在无限膨胀。在无穷的历史对话、工具调用输出、中间步骤以及报错信息中,模型迷糊了,于是开始跳步、忽视、绕道。
想象几个并不遥远的场景: 医院的病房里,刚做完手术的患者正在练习下床、走动,智能系统通过摄像头捕捉他的动作,判断步态是否稳定、有没有跌倒风险;回到家,在卧室或浴室这样私密的空间里,老人起身、转身、洗漱,甚至意外滑倒的瞬间,也可能被视觉传感器记录,只为了让 AI 能更早发现异常;
在本文中,我将探讨编码智能体(coding agents)及其智能体编排(agent harnesses)的整体设计:它们究竟是什么、工作原理如何,以及在实际应用中各组件是如何协同运作的。
现有大模型评测分数日趋饱和,但与真实体验差距显著。南京大学傅朝友团队牵头,在Google Gemini评测团队邀约下推出视频理解新基准Video-MME-v2。凭借创新的分层能力体系与组级非线性评分,以及3300+人工时高质量标注,揭示模型与人类的巨大鸿沟(49vs90)、传统Acc指标虚高、以及「Thinking」并非总是增益等现象。