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Qiushi Engine
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求是引擎在 AstaBench 基准测试中完成率达到 10%
一份新报告详细介绍了求是引擎自主代理在 AstaBench E2E-Bench-Hard 基准测试上的表现，该测试使用了 DeepSeek 的 deepseek-v4pro-preview 模型。该引擎在该基准测试上得分 0.816，每任务成本为 15.209 美元。虽然其 10% 的完整任务完成率超过了之前代理性能 7 个百分点，但在 40 个任务中满足了 82.1% 的必需评分项。评估强调了在重复运行、外部依赖和消融研究等方面的局…
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人工智能与物理学家共同开发散射矩阵新因果框架
已开发出一种新的理论框架，可以直接在常规散射矩阵中表达因果和规求和规则，无需辅助变量。该方法利用每个通道的最早到达延迟来定义延迟矩阵，该矩阵保持实频无源并恢复因果时间原点。该框架最初由人工智能系统“求是引擎”探索，随后由人类研究人员完善，它恢复了现有的求和规则，并将因果界限扩展到插入损耗和延迟带宽权衡等可测量量。