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AI Agent 目前仍难胜任自由职业任务

最新基准研究显示,即便是当前最先进的 AI 智能体(AI Agents),在真实世界的自由职业任务中表现依旧乏力,成功率不足 3%。 https://arxiv.org/abs/2510.26787 此研究由 Scale AI 与 Center for AI Safety(CAIS)联合发起,该团队构建了一个名为 “Remote Labor Index”(远程劳动指数,RLI) 的基准,用以衡量 AI Agent 在真实、可付费的远程/自由职业任务上的能力。样本任务包括:从自由职业平台(如 Upwork)获取真实任务,涵盖数据抓取、图形设计、视频编辑、游戏开发、行政协作等多种类型。 在这些任务里,最强的 AI Agent 在所有任务中,可成功完成的只占极少数,且产生的“收入”(如果按人力计费)远低于人类。 研究指出,AI Agent 普遍难以胜任需要多步骤流程、多工具协作、与不明确需求沟通的任务。同时,AI Agent 缺乏持续记忆与长期项目积累能力,导致在真实自由职业环境中难以像人类那样不断迭代与自我修正。 虽然 AI Agent 在某些特定、结构化任务上表现不错,但距离完全替代远程...

大语言模型无法可靠地区分信念、知识与事实

作者:赵路 来源:中国科学报 https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2025/11/554528.shtm 一项研究发现,大语言模型(LLM)可能无法可靠识别用户的错误信念。这些发现凸显了在高风险决策领域,如医学、法律和科学等,需要谨慎使用LLM给出的结果,特别是当信念或观点与事实相悖时。研究人员在11月4日的《自然-机器智能》报告了这项成果。 人工智能,尤其是LLM正在成为高风险领域日益普及的工具。如今,使其具备区分个人信念和事实知识的能力变得十分重要。例如对精神科医生而言,了解患者的错误信念对诊断和治疗是十分重要的。如果缺乏这种能力,LLM有可能会支持错误的决策、加剧虚假信息的传播。 在这项研究中,美国斯坦福大学的James Zou和同事分析了包括DeepSeek和GPT-4o在内的24种LLM,在13000个问题中如何回应事实和个人信念。 当要求它们验证事实性数据的真假时,较新的LLM平均准确率分别为91.1%或91.5%,较老的模型平均准确率分别为84.8%或71.5%。当要求模型回应第一人称信念,即“我相信……”时,研究人员观察到,LLM相较...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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