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我每周对我们的代理运行相同提示持续一个季度,观察回答漂移直至违反策略 [D]

Reddit r/MachineLearning ↗ · 2026-09-26

作者描述了对生产环境AI代理进行每周审计的过程,观察到其响应逐渐漂移,最终在未更新模型的情况下违反策略,强调了在真实世界AI部署中持续监控的必要性。

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@omarsar0: 支持呼叫是对AI代理的真实世界严苛测试。当代理无法解决问题时,接管的人类需要……

X AI KOLs Following ↗ · 2026-09-23 缓存

这条推文强调了AI代理在支持呼叫中的挑战,并推广了Cresta的解决方案,实现代理与人类之间的无缝上下文转移。

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@FinanceYF5: 1/ Figure 发布 Helix 2.5 并在旧金山湾区租用 30 个住宅单元进行测试。在机器人…

X AI KOLs Following ↗ · 2026-09-22 缓存

Figure 发布 Helix 2.5 人形机器人,并在旧金山湾区的 30 个住宅单元中进行测试,机器人在前所未见的环境中执行家务活,无需额外训练,这标志着现实世界机器人技术的进步。

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两周前我提问了代理与真实世界之间会出什么问题。你们的两个回复现在已成为任务

Reddit r/AI_Agents ↗ · 2026-09-15

作者跟进之前的讨论,从社区报告的事件中创建公共基准任务,以测试AI代理在认证和预订等真实场景中的失败情况,并征求关于不变量检查的意见。

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GPT-Live-1 在电话代理中的应用 - 指令遵循问题

Reddit r/AI_Agents ↗ · 2026-09-13

本文报道了OpenAI的GPT-Live-1模型在电话代理中的实际测试,重点介绍了在生产场景中指令遵循、字母数字错误和语言处理方面的问题。

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我通过真实任务对Instinct进行压力测试——以下是它的优势、不足,以及仍让我不放心的地方

Reddit r/AI_Agents ↗ · 2026-09-08

作者分享了自己在各类真实任务中测试Instinct的亲身经历,指出了该工具的速度问题、访问限制以及支付方面的隐患等优缺点。

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中国机器人竞赛领先

The Verge ↗ · 2026-08-30 缓存

在北京举行的世界人形机器人运动会中,人形机器人参与了短跑和举重等项目,突显了现实世界机器人应用的进步与失败。

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在压缩文件上测试图像检测器:我们应如何权衡检测分数?

Reddit r/ArtificialInteligence ↗ · 2026-08-22

作者在压缩文件上测试AI图像检测器,并讨论如何在现实场景中解读检测分数,强调分数与视觉检查之间的冲突。

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我在真实生产任务上测试了GLM-5.3、DeepSeek V4 Pro/Flash和Gemini 3.7 Flash。

Reddit r/ArtificialInteligence ↗ · 2026-08-17

本文对比了GLM-5.3、DeepSeek V4 Pro/Flash和Gemini 3.7 Flash在实际任务中的性能,建议使用Kimi K3处理复杂任务,DeepSeek V4 Flash用于日常任务,其他模型适用于网络安全等特定领域。

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@Xiaomi:超过1000个日夜。428万公里的真实路测。有些事情急不得。有些路…

X AI KOLs Timeline ↗ · 2026-08-05 缓存

小米强调其车辆经过了超过1000天和428万公里的真实路测,注重精益求精的品质和全面的道路验证。

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我将 GPT-6 Astra 的计算机使用推向极限

YouTube AI Channels ↗ · 2026-09-16 缓存

本文通过跨10个应用程序委派任务来测试 GPT-6 Astra 的计算机使用能力,评估其像人类一样操作软件的能力,并突出其在现实场景中的优势和局限性。

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