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算法论文8

首个GUI多模态大模型智能体可信评测框架+基准:MLA-Trust

MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架,构建了涵盖四核心维度的评估体系,对 13 个模型深度评估,揭示可信度风险,还提供评估工具箱,推动其可靠部署。

机器之心
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评测也很酷,Data Agent 自动化评测的三层框架与实战

在大模型技术飞速发展下,评估应用效果成难题。字节跳动尹小明分享自动化评测技术,提出三层评测框架,还介绍 Text - to - SQL 及深度研究评测改进,以及评估平台建设,最后展望自动化评测未来方向。

AI前线
开源动态8

DeepEval:LLM 应用评测不再玄学,让大模型评测像写单元测试一样简单

在大模型应用开发中,科学、自动化评测 LLM 输出质量是难题,人工评测效率低。DeepEval 是 Confident AI 团队开源的 LLM 评测框架,能用极简代码让评测像写 pytest 一样自然,内置多种评测指标,支持批量评测等。

AI工程化
产品应用7

自动化评测的九九归一——评测agent

本文提出统一评测Agent架构,实现评测全链路自动化。它能学习标注标准,完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案,解决多模态幻觉等问题,提升机审率,节省标注成本。

阿里云开发者
产品应用7

面向业务落地的AI产品评测体系设计与平台实现

文章聚焦淘宝闪购技术部AI产品评测,先介绍AI业务应用场景与评测挑战,接着阐述评测体系从多方面思考的要点,包括评价维度、评测方式等,还提及平台建设成果,最后展望未来多模态评测等规划。

阿里云开发者
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一文搞懂 Agents 评测丨Anthropic 最新万字长文

传统模型评测方法难评估 Agent 系统,Anthropic 摸索出有效评测设计方法。文章介绍评测结构、意义、方法,涵盖编程、对话等 Agent 评测,还给出打造评测路线图及与其他方法结合的建议。

特工宇宙
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一篇讲透Agent自进化飞轮怎么搭:评测→记忆→落地→控制

文章指出多数团队评测、记忆、Self - Improve 拆分做,飞轮难转,原因是环节衔接断链。基于行业研究及实践,提炼评测→记忆→落地→控制四齿飞轮方法论,阐述各环节核心矛盾、建设要点、避坑指南及咬合形成飞轮的方法。

腾讯技术工程
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揭秘大模型评测:如何用“说明书”式方法实现业务场景下的精准评估

文章系统性介绍业务场景下大模型评测流程,包括需求分析、评测集设计生成、维度设定、任务执行和报告输出。指出评测挑战,如设计维度和集,还给出评测方法及案例,像蚂蚁评测集、业务自动化评测

阿里云开发者
开源动态7

HarnessEval 来了!开启 RSI 时代的新评测范式!

过去一年AI进入RSI时代,但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval,将Harness引入评测领域,使评测成为具备自我进化能力的智能系统,还率先应用于交互式世界模型评测

特工宇宙
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上海交大/上海AI Lab翟广涛:当评测不再重要,AGI就实现了

上海交通大学教授翟广涛认为完美的AI评测体系等同于通用人工智能。当下评测体系存在数据污染、原子化能力评测局限等问题,他主张回归‘以人为本’,团队提出相关框架和技术路径,目标是训评一体。

机器之心
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