7月3日,字节跳动Seed团队发布智能体基准测试EdgeBench,分析超过3.8万小时的智能体运行记录后发现,大模型在12至72小时超长周期任务中的学习曲线高度可预测,其性能随交互时间延长精准拟合对数逻辑斯蒂曲线,显示“边做边学”能力具有规律性。同日,人工智能研究机构Epoch AI则发表研究得出相反结论,认为大模型的学习曲线难以预测,这一分歧引发业界对大模型环境学习机制与智能体性能增长本质的争议,两项研究均尚待进一步验证。
7月3日,字节跳动Seed团队发布智能体基准测试EdgeBench,分析超过3.8万小时的智能体运行记录后发现,大模型在12至72小时超长周期任务中的学习曲线高度可预测,其性能随交互时间延长精准拟合对数逻辑斯蒂曲线,显示“边做边学”能力具有规律性。同日,人工智能研究机构Epoch AI则发表研究得出相反结论,认为大模型的学习曲线难以预测,这一分歧引发业界对大模型环境学习机制与智能体性能增长本质的争议,两项研究均尚待进一步验证。