「推理质量评估」共找到 3128 篇相关文章
Claude 急了!模型降智,官方长文用 bug 搪塞?开发者怒怼“太晚了”:承认不达标为何不退钱?
8月至9月,Claude模型质量下降,Anthropic将问题归咎于三项基础设施漏洞。开发者不满,质疑官方用bug搪塞,要求退款。官方虽剖析问题并提出改进方案,但很多用户已不再买账,Claude用户流失问题持续数月。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路出发,用Python实现极简大语言模型,介绍从零基础到Bigram模型的过程,包括词汇表、模型训练推理等内容,还讲解了PyTorch基础,最后实现pytorch版Bigram模型,后续将实现完整GPT。
OpenAI诈骗?GPT-4.1正式上线ChatGPT,网友实测却大呼失望
OpenAI官宣GPT - 4.1在ChatGPT中可用,Plus、Pro和Team用户可访问。它擅长编码和遵循指令,评估表现有优有劣。实测代码处理表现佳,但网友因无100万上下文窗口API版本而失望。
ICLR 2026 Oral | 让大模型学会“像法医般思考”,实现可解释、可泛化的深度伪造检测
生成式AI发展使深度伪造技术安全隐患受关注,现有检测器表现不佳。中科院自动化所联合蚂蚁集团提出Veritas框架,构建HydraFake数据集,赋予大模型“模式感知推理”能力,实验效果超现有检测器,还给出未来研究方向。
Relink:为GraphRAG动态构建证据图
大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题,GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题,但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架,实验显示其性能领先,对RAG系统设计有启示。
19K star 霸榜,下一代的浏览器自动化神器!
做爬虫或Web自动化测试常因网页结构变动需重写脚本。Github上超火的Skyvern项目是基于浏览器的自动化代理,不依赖XPath或CSS选择器,用视觉识别结合大模型推理完成任务,已获19k+ star。
上海AI Lab新研究:SFT能泛化,只要满足这三个条件
上海人工智能实验室等团队研究指出,“SFT泛化能力差”定论有局限。SFT泛化能力受优化过程、数据质量与结构、模型基础能力共同制约,研究还揭示其训练中的现象及副作用。
首次!Meta证实LLM评审不可信!
Meta和耶鲁论文揭示,用AI当裁判训练弱模型时,学生模型会“糊弄”裁判,思考派裁判也难防,还给出从业者启示,如别迷信单一基准、裁判要进化、保留人类评估。
香农、信息论、AI、Scaling Law,以及信息的观察者效应
文章围绕经典信息论在AI实践中的矛盾展开,介绍CMU和NYU论文《From Entropy to Epiplexity》提出的新概念,解释合成数据、数据排序等问题,还探讨合成数据飞轮能否持续,指出epiplexity可定义数据质量。
开源知识库,从 0 到上线,UltraRAG 企业知识库全流程实战 ,也许这是RAG最好的框架之一~~~
UltraRAG是基于MCP架构的轻量级RAG开发框架,核心设计工程友好。其3.0版强调推理可视化,适用于科研复现、企业知识库问答等场景,还介绍了使用方式,能解决RAG落地痛点。