「数据与评测基础设施」共找到 3256 篇相关文章
打造全球首个强化学习云平台，九章云极是如何做到的？
AI正从语言模型走向智能体，强化学习成关键技术，但训练面临困难。2025年6月九章云极发布全球首个工业级强化学习云平台AgentiCTRL，实现系统级重构，其智能基础设施战略布局领先，具产业赋能优势。
PaddleOCR3.0全面开源！文档解析PP-StructureV3：PDF秒变高质量结构化文件！
在大模型与RAG技术发展下，结构化数据愈发重要。飞桨团队打造PP - StructureV3并随PaddleOCR3.0全面开源，它能将文档精准转为结构化文件，有精度高、能力多等优势，还介绍了使用方式。
AI不靠“闭门造神”，海内外一线专家共探智能新纪元，GOSIM AI Paris 2025圆满收官！
5月7日，GOSIM AI Paris 2025在法国巴黎迎来第二日议程。全球专家围绕AI技术多方面探讨，涉及模型、基础设施等主题。还分享大模型趋势，宣布新型许可证，各分论坛展示多元成果，大会圆满收官，杭州场9月待启。
2026 AI 大模型技术体系综合开源影响力榜单发布，中国开源实力领跑全球
2026年全球AI产业迈入新阶段，开源生态影响力成关键。4月17日CSDN联合多家机构发布《2026大模型技术体系综合开源影响力榜单》，从四大维度、53项细分指标评估，呈现开源生态地图，助力中国AI开源跨越。
T2R-Bench发布：业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题，研究团队提出“表格到报告”任务，构建双语基准T2R - bench，其涵盖多垂域表格，还设计评价指标体系，实验显示大模型在该基准上提升空间大。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。
解析天花板？TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中，LLM与RAG系统成核心引擎，但项目落地时模型表现常难达预期，根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道，本文从多方面对其解析能力进行了解读。
AI操作有了“紧急刹车”！通义&自动化所AI决策诊断模型，GUI智能体纠错正确率SOTA
阿里通义实验室与中科院自动化所推出GUI - Critic - R1模型，能在GUI智能体操作执行前诊断决策，避免错误。介绍了其动机、方法、数据集及实验，证明该模型在生成判断和提建议方面有效。
红杉中国推出 Agent 基准测试「xbench」，双轨评估体系，关注 AI 真实场景的效用
红杉中国开放AI和Agent基准测试工具「xbench」，采用双轨评估体系，构建多维度测评数据集。首期发布两个核心评估集并排名，提出垂类Agent评测方法论。该工具旨在解决现有评估问题，关注AI真实场景效用。
刚刚，腾讯姚顺雨署名首篇论文发布，「下半场」先搞上下文学习
腾讯混元团队和复旦联合团队发布姚顺雨署名首篇论文《CL - bench》。论文证实模型在上下文利用上有能力短板，还构建了CL - bench评测基准，评估发现前沿模型在上下文学习上表现差，未来要让上下文学习走向现实。