「评估优化」共找到 1859 篇相关文章
公开模型一切,优于DeepSeek-R1,英伟达开源Llama-Nemotron家族
英伟达推出面向高效推理的 Llama-Nemotron 系列模型,包括 Nano、Super、Ultra 等规模,具备卓越推理能力与效率,采用开放许可。模型支持动态推理切换,训练结合多方法,性能优于 DeepSeek-R1 等。
GPT6来了,我却怀念GPT3.5
作者看到群里说ChatGPT等AI工具无法使用,意识到人们已离不开AI。接着提到GPT6发布,其各项测评指标比上一代大幅提升。还探讨了GPT6到来后SEO、GEO的意义及未来研究方向。
惊讶!!!3.2 万 Star OpenViking,让你的原地起飞!!!
OpenViking有3.2万Star,它把记忆、文档、提示词等上下文统一成可浏览地址空间,设计三层信息按需加载,检索留轨迹,还接入多种工具。不过它处Alpha阶段,用前要考虑许可证。
评论送书 | 我用扣子(Coze),五分钟搭建出一个客服自动应答智能体
文章以设计‘产品功能咨询智能体’为例,介绍用扣子平台搭建客服自动应答智能体的全过程,包括创建项目、工作流、搭建流程框架及试运行优化,还推荐了相关书籍。
任何错误只犯一次:TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践
文章聚焦 TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践,从组织协作现状出发,阐述其原理、结构、构建方法,通过多方面测试验证其价值,提炼出设计原则,指出其核心是治理系统,目标是提升协作带宽。
我去,程序员的福音啊?2.69 万 Star Maple Mono,真心不错,我已经用上啦~~~
介绍开源编程字体 Maple Mono,它将圆角、连字等多种特性融入一套字体,能提升代码可读性、优化符号表达等,解决了程序员高频痛点,但也有局限性,建议试用。
Anthropic让9个Claude Agent花5天做出比人类强4倍的对齐成果
Anthropic发表Automated Weak - to - Strong Researcher,用9个并行的Claude Opus Agent组成自动化研究团队,5天就把PGR从人类的0.23提升到0.97,成本约$18,000,证明AI自动化研究可行。
训练提速4.6倍!FP4+BF16双轨并行,NVIDIA×港大×MIT联手重新定义扩散模型训练速度上限
NVIDIA、港大、MIT团队提出Sol - RL,采用「FP4先探索、BF16再训练」框架,将扩散模型训练收敛速度最高提至4.64x,在速度与对齐效果间给出工程可行解法。
告别人工干预!KDD Cup 2026 Data Agents 赛道:定义下一代数据智能体能力边界
KDD Cup 2026 发布 Data Agents for Complex Data Analysis 赛道,由香港科技大学(广州)和清华大学联合承办。旨在推动 AI 告别人工干预,具备自主任务分解等能力,还推出 DataAgent - Bench 测试平台,有丰厚奖励,公布关键时间节点。
写顶会LaTeX论文的门槛彻底被谷歌PaperOrchestra打下来了~
谷歌推出多智能体协作框架PaperOrchestra,能将非结构化研究素材转化为符合顶会要求的LaTeX投稿论文。它解决了现有自动化研究框架在论文写作环节的问题,实验显示全面超越现有基线。