「基准测试成本」共找到 3392 篇相关文章
JCP | 浙江大学边鑫等:基于 PINNs 的非结构自适应网格细化:面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略,用物理信息神经网络(PINNs)整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比,显示该策略能平衡计算精度与成本,但有额外计算开销。
为什么算力追赶这么难?前谷歌架构师现场黑板推演底层架构,看懂芯片底层逻辑里被忽视的“空间博弈”
前谷歌架构师、MatX CEO Reiner Pope在访谈中从基础逻辑门讲起,推导芯片架构,指出芯片大部分成本花在搬运数据上,还探讨乘加运算、脉动阵列等原理,以及时钟周期、FPGA与ASIC差异等内容。
ACL 2026|Doc-V*:读100页文档不如只翻对5页,80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出,是多页文档理解新范式,通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%,不依赖大模型或长上下文窗口。
流式意图检测+永久记忆,NUS&NTU发布Pask:把贾维斯AI拉进现实
南洋理工大学谢之非团队提出Pask,采用「底层小模型流式意图检测」+「上层Agents执行」架构,实现实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。它包含需求检测、长期记忆和主动系统模块,经测试效果良好。
OpenAI新模型Day0就被嫌弃!排名拉垮,不如一月底发布的国产模型
OpenAI推出GPT - 5.4 mini和nano模型,主打快速经济,针对编程等优化。但评测中GPT - 5.4 mini排名不佳,不如国产Kimi 2.5,且价格对比有争议。不过与自家旧版比有提升,网友测试有亮点。
AI编程节省95% token,工具调用上限狂飙20倍,开源记忆系统登顶GitHub热榜
Claude - Mem是一款登顶GitHub热榜的持久化记忆系统,直击AI编程助手跨会话失忆痛点。它免费且省token,通过‘三层渐进式披露’架构,常规省90%,测试阶段省95%,工具调用上限提20倍。
AI 真能看懂物理世界吗?FysicsWorld:填补全模态交互与物理感知评测的空白
多模态大语言模型正经历范式转变,目标是实现全模态协同交互。但现有评测体系难跟上模型发展。飞捷科思和复旦团队推出 FysicsWorld 基准,可评测模型多能力,还提出 CMCS 策略,为全模态智能发展提供指引。
倒反天罡!Gemini Flash表现超越Pro,“帕累托前沿已经反转了”
Gemini 3 Flash在SWE - Bench Verified测试中分数超Pro,速度和性价比也更优。谷歌解释是因Flash有未用于Pro的优化技术。开发者认为应停止‘旗舰版迷信’,强化学习让小模型也能实现‘降维打击’。
Runway Gen-4.5刷屏发布,把重量、尘土和光影都做对了,网友:颠覆
Runway Gen-4.5突袭发布,获“视频生成AGI时刻”评价,在Artificial Analysis测试中拿下SOTA。它能精准执行复杂指令,物理还原与视觉精准度强,官方将逐步开放使用权限,还直言其存在因果推理等局限。
中科院联合清华等发布视觉语言行动推理模型VLA-R1,让机器人先思考再行动
中科院自动化所、清华和GigaAI联合发布视觉 - 语言 - 行动模型VLA - R1,让机器人先思考再行动。它通过构建数据集教模型思维链,结合监督微调与强化学习提升性能,经多场景测试表现出色。