拒绝「盲修」:JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力?
拒绝「盲修」:JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力?在迈向通用人工智能的道路上,我们一直在思考一个问题:现有的 Image Editing Agent,真的「懂」修图吗?
在迈向通用人工智能的道路上,我们一直在思考一个问题:现有的 Image Editing Agent,真的「懂」修图吗?
回顾 2025 年,如果问普通人对 AI 行业最深刻的印象是什么?答案依然是激烈的“参数战争”:有 DeepSeek、Gemini 3 等大模型的集体爆发,也有文生图、文生视频能力的持续惊艳。
Agent成下一代技术主体,如何为其“修路架桥”?
MiniMax最新旗舰级Coding & Agent模型M2.1,刚刚对外发布了。这一次,它直接甩出了一份硬核成绩单,在衡量多语言软件工程能力的Multi-SWE-bench榜单中,以仅10B的激活参数拿下了49.4%的成绩,超越了Claude Sonnet 4.5等国际顶尖竞品,拿下全球SOTA。
抽奖式的生图体验,确实让很多设计师在尝鲜之后又默默打开了 Photoshop。于是乎,阿里千问团队再次出手,开源了一个叫 Qwen-Image-Layered 的模型,试图从底层逻辑上解决这个问题。
参数越小,智商越高?Gemini 3 Flash用百万级长上下文、白菜价成本,把自家大哥Pro按在地上摩擦。谷歌到底掏出了什么黑魔法,让整个大模型圈开始怀疑人生?
毋庸置疑!2025年title属于「Agent元年」。
为什么Agent在演示时无所不能,到了实际场景却频频拉胯?
倒反天罡! Gemini 3 Flash的表现在SWE-Bench Verified测试中获得了78%的分数,比超大杯Pro还略胜一筹。
2025 年,让 Agent 实际投产、落地应用的最大障碍已经不再是成本问题了,而是「质量」。如何让 Agent 输出可靠、准确的内容,仍然是最难的部分。