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AWS AI Labs研究团队发布EvalAgent,这是一套通过"评估技能"自动生成AI智能体评测方案的系统,将首次运行成功率从17.5%提升至65%,并在人类专家评测中获得79.5%的偏好选择。
亚历山大大学提出M2Retinexformer,通过融合深度、亮度和语义三种辅助模态,让AI在增强暗光图像时兼顾几何结构与视觉自然度。
浙大、西湖大学等联合提出FAAST,无需反向传播,一次正向扫描将训练样本压缩为快速权重矩阵,推理时间和内存占用分别节省90%和95%以上。
慕尼黑工业大学发布RealICU基准,用专家后见之明评测大语言模型在ICU实时决策中的真实能力,发现现有顶级AI存在有害推荐率过高和锚定偏差两大安全隐患。