Agentic-MME:多模态智能的代理能力评估新基准
深度2026年4月3日28 分钟阅读
最有趣的发现是:即使最佳模型在最高难度任务上的准确率也骤降至23.0%,凸显了真实世界多模态代理问题解决的巨大挑战。本文适合研究多模态智能、AI代理系统、评估基准开发的研究人员和工程师阅读。
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Sysdig披露的JadePuffer攻击是首例已知由AI代理执行技术操作的真实勒索软件攻击,但人类仍深度参与:选择目标、搭建C2服务器、提供凭证。攻击者利用Langflow漏洞入侵,加密超1300条配置记录,并自主生成勒索信。攻击速度快、透明度高,但所用模型未知。
北京大学对1888个GitHub仓库的研究显示,AI编码助手并未挤出开源项目的新人,但维护者的工作量显著增加,PR数量翻近四倍,代码复杂度小幅上升。