「评测机制」共找到 1466 篇相关文章
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
刚刚，DeepMind通用科学智能体AlphaEvolve突破数学极限，陶哲轩合作参与
DeepMind发布革命性进化编码智能体AlphaEvolve，由LLMs驱动，可演化代码库、发现和优化算法。它结合LLM创造力与自动化评估，减少幻觉，在多领域应用前景大，还与陶哲轩合作探索数学应用。
「推理革命」爆发100天：DeepSeek-R1复现研究全揭秘！
本文深入梳理围绕DeepSeek-R1的复现研究，解析监督微调、强化学习等关键技术细节，介绍相关数据集、训练方法及奖励机制等，还探讨了推理语言模型更多发展方向，为研究提供基础。
T-RO综述重构Foundation Model时代机器人操作知识版图
近日，论文《Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives》被IEEE Transactions on Robotics接收，它以High - Level Planning和Low - Level Action Modeling为主线，梳理Foundation Model时代机器人操作发展，分析了现存问题及关键缺口。
OpenAI Astra发布在即，全自动网络攻防能力已突破天际！
OpenAI即将发布的模型Astra，在内部评测中获ExploitBench满分，还发现两个零日漏洞。它能力远超上一代GPT - 5.6 Sol且更听话。不过为安全考虑，OpenAI部署监控，还放慢其研究速度。
一篇Self-Evolving Coding Agents最新综述
当今编码智能体部署后大多静止，自进化编码智能体应运而生，可让Agent通过交互更新自身。文章介绍了其概念、分类，探讨组件进化机制、时机及评估方法，也提及带来的新挑战。
kimi K3超大杯升级背后的技术内幕
文章介绍开源模型 K3 架构设计思路。主要探讨 MoE 和 MLA 部分，在 MoE 方面提出 SiTU、Norm、QB 改进；在注意力机制选择 MLA，与 KDA 混合缓解部分问题，还谈及 DSV4、NoPE 相关特点。
横扫八大数学竞赛：清华微软联合提出STAR-PólyaMath，Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath，构建探索 - 推理 - 验证框架，解决大模型长程数学推理瓶颈，在八大数学竞赛基准获最优成绩，还可泛化到其他推理场景。
阿里重磅开源！Open Code Review：一周 5k star，为你的代码保驾护航
阿里开源 Open Code Review，它前身是内部 AI 代码评审助手，经大规模验证。该工具结合确定性工程与 Agent，解决通用 Agent 评审代码的问题，在准确率、效率等方面表现出色，还介绍了使用方法和评估方式。
一文搞懂如何在Codex中使用goals
OpenAI文章介绍Codex中Goals的使用，包括定义、使用方法、与普通prompt区别、编写要点、激活后变化、内部设计等，还给出复现论文示例，指出适用与不适用场景，称其改变Codex运作模式。