「评估框架」共找到 2216 篇相关文章
让问题不过夜：交易领域“问诊”Agent实践
文章针对研发支持中的痛点，构建智能Agent系统，将问题抽象为业务答疑与问题诊断两类能力。介绍了系统架构、构建演进、知识体系、质量评估等内容，还展示实战成效，指出当前边界与下一步方向。
大模型顿悟原理！Meta新论文说清楚了
Meta超级智能实验室（FAIR）最新论文把大模型顿悟（grokking）现象的数学机制说清楚了。提出Li2数学框架，将两层神经网络的grokking动态分三阶段，还推导了泛化缩放定律等。
社区供稿 | GLM-4.5技术博客：原生融合推理、编码和智能体能力
文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air，二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好，采用 MoE 架构等技术，还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用，并说明使用方式。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
机器人的「GPT时刻」来了？丰田研究院悄悄做了一场最严谨的VLA验证实验
丰田研究院（TRI）团队研究大型行为模型（LBM），在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著，预训练小数据量也能带来增益，预示机器人通用大模型或到来。
综述 | 从“说出来”到“脑中算”：Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限，潜在思维链（Latent CoT）让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域，建立框架，介绍方法，探讨可解释性与无限深度推理，指出价值、挑战与未来方向。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后，指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低，但设计和明确痛点才是关键，还分享开发陷阱、成功路径，介绍CC/CD框架及AI未来走向。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板，其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型，指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系，明确高质量长文数据条件，给出核心能力的数据配方与评估法，还整理数据集和基准，提出待解问题。
生成式推荐补上关键一环！语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID，可现有语义ID常先学好再冻结，与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架，让推荐损失参与语义ID学习，还设计策略解决训练问题，实验表现佳。