「实验评测」共找到 1865 篇相关文章
从今天起，开源前五，全！是！中！国！大！模！型！
短短一年，LMArena开源模型榜单前五全被中国大模型占领，智谱Z.ai登顶，阿里、DeepSeek等紧随其后。LMArena是权威评测平台，盲测机制保证排名真实。中国模型性价比高，正用开源和低价占领市场。
Thinking Machines 发布第二篇博文：用模块化流形让训练更加稳定高效
Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章，提出模块化流形理论框架，通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题，提出流形Muon优化器，还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。
出价算法新SOTA——快手首提生成式强化学习出价
文章介绍快手新提出的生成式强化学习出价模型GAVE，回顾出价算法发展历程。GAVE结合生成式与强化学习优势，有Score-based RTG等创新，经竞赛、实验验证效果佳，为出价技术带来新方向。
从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施？
文章指出AI Agent应用开发方式演变快，企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势，如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等，还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
OpenAI 最新报告：让团队变得 AI Native 的五大原则
OpenAI 发布白皮书《Staying ahead in the age of AI》，基于与国际大公司合作经验，提炼出让团队变得 AI Native 的五大原则，即对齐、激活、放大、加速、治理，还给出各原则策略及反思问题。
阿里云CIO首次系统复盘：大模型落地的RIDE方法论与RaaS实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，介绍了阿里云在翻译、智能外呼等场景的应用案例，提出 RIDE 方法论，包括重组组织、识别机会、定义指标和推进执行，还分析了翻译和 Agent 模式的要点。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法：LightThinker
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理时产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker，可动态压缩推理步骤，降低内存占用和计算成本。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker，模仿人类思考模式，动态压缩推理步骤，削减tokens数量，降低成本。
AI 正当时，实践正落地：2025 AICon 深圳站圆满收官
8月22 - 23日，2025 AICon深圳站圆满落幕，超800位从业者参与。大会汇聚多企业专家，围绕多热点探讨。极客邦霍太稳指出AI从模型比拼到落地实践。多位嘉宾分享经验，如阿里云蒋林泉、快手周国睿等。还有多场硬核分享及开发者展区。
中国科大Science-Star（科星） : 一体化、可扩展的科学智能体搭建平台
中科大认知智能全国重点实验室开发了 Science - Star 科研智能体平台。它基于 ReAct 引擎，有一体化可视化支持、插拔式模块化架构和跨学科工具集成等特色，为科研智能体研发与实验提供高效基础设施。