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大模型正取代 APP 成为互联网的新入口。但不同的是,过去,APP 可以依靠快速迭代,一周一个版本,去承接用户的需求和反馈,模型升级却没法这样。放眼国内外的模型,一次升级,往往需要积攒很长时间,因为其中牵涉到训练数据,训练策略和安全边界等多种底层架构的优化。换句话说,模型越大,迭代起来就越重。但现在,千问正试图打破这个一成不变的节奏。从 3 月的 Qwen3.5-Max-Preview,到 4 月

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📅 2026-06-17 阅读全文 →

编者按:随着基于大语言模型的智能代理(LLM-based Agents)迅速走向实际应用,一个关键问题日益凸显:我们如何有效评估这些系统的真实能力?表面上的流畅对话或单一任务完成率已不足以判断Agent在复杂环境中的可靠性。本文深入剖析了Agent评估的全景图谱,从规划、工具使用、自反思到记忆等核心能力,再到Web、软件工程、科学研究等专业领域的特定评估方法,为开发者提供了一套全面的评估思路和实用

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