「大模型测试」共找到 9649 篇相关文章
对话地平线前高管牛建伟:万亿参数大模型如何重塑具身智能
具身智能赛道分“VLA派”“智驾降维派”和“大模型派”。地平线前高管牛建伟认为VLA是弯路,主张用分层架构,以万亿参数“空间智能大模型”做大脑,VA小模型执行操作,目标是做物理世界的OpenClaw。
林俊旸离职后首度发声:万字复盘,大模型下一站「智能体式思考」
前阿里千问负责人林俊旸离职后发文,复盘大模型行业演进,指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示,探讨思考与指令融合难题,还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。
HexStrike代理:让大模型继承专家经验,显著提升渗透测试效率
HexStrike是开源渗透测试工具,以MCP为底座。其核心智能组件IntelligentDecisionEngine是专家系统,将安全专家经验规则化,通过知识库和算法提供工具选择和参数优化,提升渗透测试效率。
7B模型对标GPT-4o,全球首个医疗代码生成大模型训练平台来了
研究团队发布全球首个医疗代码生成大模型训练平台MedAgentGym,提供评估基准和训练生态,提升大模型医疗代码生成与推理能力。经其训练的Med - Copilot - 7B达GPT - 4o相当水平,解决医疗AI编程瓶颈。
先验+后验加持,大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」?
多数大模型评估基准依赖固定数据集,难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准,将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别,大模型在现实场景运用仍待优化。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来,企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家,开源模型采用趋缓,企业换模型重性能,AI支出从训练转向推理。
DeepSeek发布最新论文,5大杀手锏让大模型训练、推理暴涨
全球著名开源大模型平台DeepSeek在huggingface发布超强开源模型V3的论文,从硬件架构和模型设计双视角探讨高效训练和推理,提出DeepSeek - MoE、多头潜在注意力等创新技术,解决内存、计算效率等难题。
打破大模型编程「数据污染」与「能力虚胖」困境,Meituan-M17团队构建新一代AI编程评测新标准——OIBench
当前大语言模型编程能力评估体系问题多,如评测集饱和、数据泄漏等。Meituan - M17团队推出OIBench数据集,对18个主流大模型评测,揭示模型真实水平,还将举办人机协作编程竞赛。
统一架构新思考,北大团队UniWorld-V1统一大模型
北大袁粒课题组提出统一大模型架构UniWorld-V1。通过对GPT - 4o - Image实验,发现其依赖语义编码器提取视觉特征,据此设计架构,在多基准测试表现优异,开源代码等促进研究。
AI根本守不住秘密!不依靠大模型的输出过滤才是铜墙铁壁
开发者常把秘密放系统提示词,以为安全。Swept AI和密西根大学团队测试发现,攻击者不断尝试,AI会泄露秘密。多种依赖大模型的防御方案失败,只有输出过滤能零泄露。