Phân tích hiệu suất nhiệm vụ dài dựa trên lịch sử duyệt thực tế đã được phát hành

AIMPACT tin nhắn, ngày 30 tháng 4 (UTC+8), Dan Fried đã công bố trên nền tảng X rằng nhóm của ông đã xây dựng một bộ kiểm thử dựa trên lịch sử duyệt web thực của người dùng, bao gồm khoảng 200 nhiệm vụ đa trang web, nhằm đánh giá tỷ lệ thành công và hiệu quả của các trí thông minh nhân tạo trong các nhiệm vụ dài hạn (nhiều nhiệm vụ cần giải quyết trong nhiều giờ). Bài báo liên quan đã được công bố, do Lawrence K. và các cộng sự dẫn đầu. Công trình này tập trung vào việc đánh giá hiệu suất của trí thông minh nhân tạo trong các nhiệm vụ web phức tạp, kéo dài trong thời gian dài. (Nguồn: InFoQ)

Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
Thêm một bình luận
Thêm một bình luận
Không có bình luận
  • Ghim