「测试套件规模」共找到 2144 篇相关文章
DeepSeek 推出快速模式和专家模式
DeepSeek web 端灰度测试快速模式和专家模式,快速模式用于日常会话,专家模式适合复杂任务,但不支持文件上传,上下文仅 128k。目前两模式能力与 v3.2 没差别,或为 v4 做准备。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流,将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构,在中等规模数据集上展现出强大能力,引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论,在技术社区和企业级市场反响热烈。
好看不等于会交互!阿里发布基于交互的世界模型基准
阿里等联合推出 Omni - WorldBench 评估框架,指出多数高颜值 AI 视频在物理规律和交互逻辑上有缺陷。该框架含提示词套件和量化评估框架,对 18 款模型测评,为 4D 世界模型研发指明方向。
全球AI算力大战变天!十万卡算力集群爆表,国产IB真香?
大模型竞赛进入万卡、十万卡时代,网络取代算力成新瓶颈。过去RoCE因成本优势受青睐,但集群规模扩大后运维复杂。IB架构以其稳定性迎来价值重估,国产IB方案突破或改变技术路线选择。
CL-Bench的故事没有结束,生成式CL-Bench:GENIUS来了
北大团队发布GENIUS,用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集,测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板,还提出免训练注意力校准机制提升性能。
32k微调处理百万Token:21倍的推理加速,10倍的峰值显存节省,实现恒定内存消耗
现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构,有双轨并行记忆系统,能恒定内存、线性时间处理文本,在基准测试超主流方法,实现21倍推理加速和10倍显存节省。
我烧了上亿token玩Clawdbot,结果发现国产平替更香,还免费。
作者花上亿token研究Clawdbot,发现其虽火但贵,Cowork也因收费和网络限制被盖过热度。作者转而探寻国内平替,介绍阿里云上线Moltbot云服务,重点推荐阿里QoderWork,测试后认为它是能打的免费平替。
蚂蚁具身智能明牌了:做大脑,和宇树们错位竞争
蚂蚁灵波开源具身智能基座模型LingBot-VLA,用20000小时真实世界数据训练,解锁最大规模开源真机数据之一。它性能超国际顶尖模型,还指明通用具身智能发展路径,为行业提供全栈解决方案。
5Y News|Kimi发布并开源 K2.5 模型,带来全新视觉理解、代码和Agent集群能力
2025年1月27日,月之暗面发布并开源Kimi K2.5模型,它是迄今最智能全能的模型,在多任务有出色表现。支持多模态输入,具备新能力,还推出Kimi Code工具,集群能力也开启Beta测试。
AI用3年时光,来了解你!首个AI Clone长期记忆基准
现有AI记忆评测存在数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等局限。开源学术社区QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,构建合成人生,设计评测任务,实验发现简单方法在检索上更有效,记忆系统应还原信息。