OpenAI揭秘万级Agent实测!狂飙36小时,狂吞1万亿Token
OpenAI揭秘万级Agent实测!狂飙36小时,狂吞1万亿Token就在刚刚,OpenAI晒出了一份打破纪录的Agent极限实测。
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就在刚刚,OpenAI晒出了一份打破纪录的Agent极限实测。
DeepSeek Harness 给每个用户定制了一套工作台,PenguinHarness 给每个 Agent 定制了一套工作台。
期待已久的阶跃终端大模型原生智能体手机STEPX Neo,终于正式亮相。
刚刚,上海。在一场叫「Ready Builder One」的发布会上—— STEPX Neo,全球首款大模型原生智能体手机,正式发布!
任务很简单:把一个加热后的杯子放进柜子。一个智能体先把杯子放进微波炉,再放进柜子,随后陷入反复查看柜子的循环。这个无效行为重复了 36 次,直到耗尽行动预算,任务仍然没有完成。
让Agent写周报、分析方案,已经是许多人的日常。但每次开始,用户还得翻找资料、交代背景,智能体也要经过查找、阅读、整理等多个步骤,才能真正开始任务。换个任务,这套流程又得重来。反复处理这些已有资料,既费时间,也增加token消耗。资料越多、步骤越长,还越容易遗漏信息或出现偏差,影响任务完成的准确率。
近日,清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归(agentic symbolic regression)的运行时框架 SRHarness [1],让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式;同时构建机制发现基准 MechBench [2],系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。
这在这几天,数学家、极客和成群的AI智能体,展开了一场震撼的接力。
一道科学问题,AI 可以给出解释,列出步骤,甚至写出分析代码。
国庆前,海外各家大厂的Personal Agent产品下饺子一样出现。