提出图像事实性评估新任务,训练ReAct智能体检索外部证据验证图像内容真伪
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首个具身仿真持续学习基准,用组合泛化度量智能体的经验积累与迁移能力
构建多实现面板与联合成功函数,暴露单一参考评估对LLM生成测试质量的高估
提出识别-求解-上报(ISE)轨迹级指标,发现智能体越准越不愿承认不确定性
432条双语密集文字提示与整图VLM评审,全面检验图像模型的长文本渲染能力
用概念-配方双层规划与求解器反馈迭代,自动生成可持续进化的科学智能体评测基准
40个受控任务直接测量视频世界模型的物理一致性,最优模型仅得57.76分
提出主动智能体3T设计原则与五维设计空间,构建多天模拟测试床揭示现有智能体在时机与信任上的短板。
首个评测视频模型能否以第一人称视角完成多步目标导向物理操作的基准与无参考自动评测管线。
以持久状态、可追溯构建与修订感知验证弥合程序正确性与视觉要求间的P2V鸿沟。
首个跨仓库协同编码基准:120个真实任务,最强智能体组合仅解出42.5%
把证据时间有效性、执行条件与运行行为一并审计的流式视频评测框架
用跨家族 LLM 裁判偏好标签对齐电商重排序器,并发布双格式 SHOPRANK-BENCH
用W1–W6六级能力框架统一评测视频、空间、具身世界模型的交互可靠性
构建8000样本三模态冲突基准,分离模态偏置与证据形式偏置,发现视觉偏置主导且难以缓解
构建517例隐式提示多模态评测集,MiniMax-H3物理世界推理成功率仅41.97%
面向LLM助手的可验证社会推理评测
👍 43用Fuse多智能体仿真构造可验证真值,系统评测LLM用户中介社会推理
按AI输出的直接用途把游戏AI组织为六大角色,统一梳理能力迁移、制品复用与证据强度。
53M参数开放词汇关系模型,接受任意区域来源与推理时词表,20ms实时输出打分关系
统一七类视频任务的32B多模态扩散模型,540p视频377毫秒生成