「T2R - bench」共找到 2121 篇相关文章
Python 2还能走多远?
自2020年Python 2停止维护,虽仍有项目在用,但企业和社区都在向Python 3迈进。文章介绍了Python 2的发展历程、存在的问题,阐述Python 3的优势,并给出了从Python 2切换到Python 3的方法。
0.3B参数,600MB内存!腾讯混元实现产业级2Bit量化,端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit,参数量仅0.3B,内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案,生成速度提升,还通过多种方法提升能力,未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
Kimi K2.6背后的Agent Database:Agent-native 时代的数据 Infra 竞争,跟过去 30 年有何不同
TiDB Cloud 成 Kimi K2.6 供应商,为其 Agent 建站服务提供支持。Kimi K2.6 由 Agent 完成在线应用构建,与其他 AI 建站应用不同,它全托管且用户无需技术背景。该合作解决了成本和基础设施难题,展现了 Agent-native 时代数据 Infra 竞争的新特点。
刷榜风波惊动OpenAI后,这家中国团队拿回Agent硬核榜单第一
在OpenAI主导的MLE - Bench基准测试上,百度伐谋2.0击败对手登顶。此前有团队刷榜引发风波,官方新增清洁赛道。伐谋2.0在多方面优化,还在汽车、金融、科研等产业落地解决难题。
Hugging Face 冲榜不完全指南:一个小众 ASR 模型,是怎么冲到榜一的?
本文拆解了网易有道新开源的真流式语音识别模型R2T2,从冷启动到登顶Hugging Face ASR热榜第一的完整路径,总结了小众开源模型冲榜的实操经验,对开源项目运营有较高参考价值。
姚顺雨署名:大模型「现学现卖」能力首次被系统评估,腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench,系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳,揭示当前大模型在该能力上的普遍短板,并指出未来四个探索方向。
小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2,它延续视觉推理优势,实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题,采用两阶段训练策略,准确率远超开源模型。
烧了1万块横测,你用的模型可能掉队了
作者花大成本从后端、人味、前端、推理等维度,对glm 5.2、kimi k3等国产模型进行测试,展示各模型在不同测试中的结果,指出国模2T俱乐部的kimi和qwen下限高,且刻板印象需改变。
谷歌T5Gemma重燃架构之战!「套壳」反杀Gemma本尊,9B推理快得离谱
2023年以来大模型战场由decoder - only架构主导,Google双线出击。T5Gemma重燃encoder - decoder架构战火,性能提升显著;MedGemma坚守decoder - only路线,强攻医疗多模态,击穿闭源壁垒,打响开源反击战。
来自MiniMax M2.5的震撼 :小尺寸几乎打平opus4.6,巨便宜,巨能干活,速度巨快
MiniMax M2.5正式发布,是优秀国产模型。它专注极致优化,部署方便、价格实惠、性能顶尖。在多项基准测试表现出色,速度提升、成本降低,多维度实现突破,已在MiniMax Agent全面部署。