「评估策略」共找到 1560 篇相关文章
RL Infra 行业全景：环境和 RLaaS 如何加速 RL 的 GPT-3 时刻
文章指出RL Scaling正推动AI从“人类数据时代”迈向“Agent体验时代”，RL Infra可弥合模拟与现实差距。梳理了RL环境、RLaaS、数据/评估三大模块，分析代表公司案例，探讨RL未来趋势与投资策略。
Claude Code凭什么牛？大模型团队天天用自家产品，发现bug直接就改了
Claude Code虽有争议，但很成功，4个月用户达11.5万。Claude Code负责人透露构建细节，如产品理念、评估标准、反馈机制等，还阐述编程领域变化、模型与工具共同进化等内容。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
不再迷信Hackathon，把Agent推翻重做了4次！Notion负责人复盘：做AI产品如何避免“逆流而上”？
Notion负责人复盘Agent开发历程，指出AI替代的是流程。他们将模型、产品和权限接入同一框架，历经多次重构，还探讨了组织管理、评估体系、软件工厂等内容，分享对CLI和MCP的看法及产品定价策略。
烧钱，能解决 AI 存储的焦虑吗？
存储短缺焦虑或延续至 2026 年，传统云存储因 AI 落地面临性能、成本等压力。InfoQ 联合腾讯云邀行业人士探讨成因、策略与竞争主线，还给出存储价值评估与规划方法，介绍文远知行和腾讯云实践。
快手发布Keye-VL-1.5，同量级SoTA，让模型真正看懂视频！
近年来，多模态大语言模型兴起，但视频理解仍是难题。快手Keye团队推出Keye-VL-1.5，通过Slow-Fast编码策略、渐进式四阶段预训练和全面后训练流程等创新，实现视频理解突破，综合性能领先。
混合数学编程逻辑数据，一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析RLVR在多领域推理机制。构建多领域评估框架与定制奖励策略，基于Qwen2.5 - 7B系列模型联合训练，有多项关键发现，为构建AI推理模型提供参考。
AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究，系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现，模型答案正确多靠猜，推理漏洞多，参数大、思考久也不能提升推理严谨度，但自我反思和定理线索策略有改善效果。
苹果ASM投放的两种方式，竞价原理与机制
苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者，操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队，提供更精准的用户定位和详尽的数据报告，以便随时调整广告策略。
谷歌提出破局Self-Consistency计算瓶颈！LLM推理效率革命，推理加速不牺牲精度
Google Research等团队提出CISC，通过给推理路径赋予置信度权重，少量样本即可超越传统自洽性效果，平均减少40%计算成本，还提出WQD指标揭示模型自评估能力本质。