「测试套件规模」共找到 2140 篇相关文章
关于现代GPU体系结构内存一致性(Memory Consistency)模型的一些猜想(二)——同步性能
文章聚焦GPU应用层面,通过实验对比不同同步代码实现的性能。在H20 GPU上测试,发现scope越小同步性能越好,内存屏障开销随scope增大而增加,还介绍非PTX及官方推荐实现方式并给出性能对比。
从MiniMax到DeepSeek:为何头部大模型都在押注「交错思维」?
昨日推特博主公布国内几大开源模型在 mini - SWE - agent 测试成绩,MiniMax 新一代大模型 M2 表现最佳。其采用的「交错思维」技术成亮点,解决了状态漂移问题,正成高性能 Agent 模型标配。M2 既强又省,还给出使用最佳实践。
蚂蚁Ring-1T正式登场,万亿参数思考模型,数学能力对标IMO银牌
10月14日凌晨,蚂蚁万亿级思考模型Ring-1T正式登场,这是全球首个开源的万亿参数思考模型。它在多项基准测试中表现出色,数学能力达IMO银牌水平,还展示了强大的代码、推理、写作等能力,其背后是IcePop算法与ASystem框架的支撑。
飞轮“倒转”,灵巧手厂商困在夹缝里
2024年具身智能焦点转向灵巧手,初创公司遭上下游夹击。技术远未成熟价格战却已升级,投资者押注最AI、最像人手、最早量产。但智能不足、应用场景不明确,降本成唯一共识,行业陷入“降本缺规模”死循环。
小模型大作为!微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来,“参数越大,能力越强”成行业共识,但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本,在多项测试中超越头部大模型,还提出SSP框架和MGPO算法。
AI 取代不了放射科医生
人们曾认为AI图像识别技术会让放射科医生被淘汰,如杰弗里·辛顿预言应停止培训该类医生。但过去十年,放射科医生需求反而增加。文章以其为例,分析AI难取代的原因,如基准测试局限、医生工作复杂、AI落地困难等。
中英双语、29项第一、像素级理解:360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型
360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型,在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素级看图,中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法,还在多业务落地并开放API。
新国产GPU「曦望」,刚融了10个亿
国产GPU公司曦望Sunrise由商汤2024年底分拆独立,时隔半年完成近10亿融资。其产品曦望S1、S2已量产,S3在研发。两位联席CEO分别是百度元老王湛和AMD芯片老将王勇,核心团队规模小但成果显著。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略,团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略,认为扩大模型规模和数据量仍重要,合成数据是延续Scaling Law的关键。
Claude最强领域被GPT反超!GPT 5.5最难编程基准破0
编程领域曾由Claude引领,如今GPT 5.5在大模型解决率为0%的最难编程基准上实现突破。程序重建基准测试(ProgramBench)考验严苛,过往模型解决率为0,GPT 5.5高和超高推理模式成功破局,展现了不同解题风格。