Kimi Beta内测模型实测,提升明显!
Kimi Beta内测模型实测,提升明显!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~~
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。
今日(4月12日)上午,软银、NEC等多家日企联合组建国家级AI产业联盟,发力物理AI。
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施,达到了 76.4% 的通过率,超过了所有人工设计的方案。
当企业真金白银开始从 ChatGPT 流向 Claude,Anthropic 打的早已不只是模型性能战,而是一场从工程师口碑、企业信任到「AI灵魂校准」的全面突围。
超声领域也有大模型了!