「SDE评测体系」共找到 1162 篇相关文章
ICLR 2026|多模态大模型真的理解情绪吗?MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展,但能否理解人类情绪存疑,且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准,评测 20 个主流模型,发现模型情感智能不足,为后续研究提供参考。
开启Benchmark的Harness时代:15家学术机构联合发布HarnessEval
8月13日,DeepSeek开源Agent Harness dsh引发行业对“Harness”的关注。近日,MirroS联合多机构发布HarnessEval,将其概念引入评测系统。它使评测从Metric到Harness,形成可执行评测系统,已落地于交互式世界模型。
AAAI 2026|视频大语言模型到底可不可信?23款主流模型全面测评来了
合肥工业大学与清华大学团队推出视频大语言模型综合可信度评测基准 Trust-videoLLMs,对 23 款模型从五维度 30 项任务评测,揭示性能格局,指出模型现存问题,还开源评测框架等。
Auto-Research「终极大考」:新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench,用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务,校准受控修改范围,主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口,Auto - Research需更严格评测标准。
多模态Deep Research,终于有了「可核验」的评测标准
俄亥俄州立大学与 Amazon Science 等联合发布 MMDR - Bench,将多模态 Deep Research 评估拉到可核验标准。它含 140 个专家任务,覆盖 19 领域,把评估拆成 3 段管线、12 指标,强调过程证据链。
大模型进入研发体系后,我们看到了这些变化
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请同程、网易、百度工程师,探讨大模型入研发体系的变化。涉及提效、协作、角色分工等方面,还谈及工程师特质、效率焦虑、岗位数量等问题,6 月北京 AICon 大会将深入交流。
Agent 看板门禁:构建 Agent Team 的 Harness 工程防御体系
文章以 Routa 看板项目卡为例,阐述 Agent Team 的 Harness 工程防御体系。指出任务完成不等于交付结束,强调 Gate First 理念,即先确认可验证状态再推进协作,还提及运行时边界等重要概念。
大模型进入研发体系后,我们看到了这些变化
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请同程、网易、百度工程师探讨大模型入研发体系的变化。指出其在提效、协作、分工上作用大,还分析了适用场景、工程师收益类型及核心竞争力等,也提及效率评估、代码生成等问题。
世界模型评测的最大盲区,被这个新基准捅破了
过去一年,‘世界模型’成视频生成领域热词,厂商强调产品要模拟真实世界运行规律,但业界评测一直未能精准检验其‘物体恒存’的认知能力。为此,研究者提出新基准MemoBench,测试了主流模型,揭示其短板。
首创郎园发布五大举措,构建AIGC视听产业全域创新体系
4月17日,首创郎园总经理赵春燕在北影节发布AIGC视听产业朝阳全域创新生态体系,推出5大核心举措,构建完整文化IP市场,激活创新模式潜力,推动大视听产业高质量发展。