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这是大模型评估排障指南系列第二篇,聚焦 LaTeX 公式解析。评估难点是解析和比较模型输出与标准答案,无标准方法。lm - evaluation 框架用 sympy 解析准确率约 0.94,还给出缓解问题办法。

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JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集

现有文档检索基准大多只考虑纯文本,难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生,它是图文混排文档搜索基准集,含多语言、多领域数据,可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。

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马斯克说到做到:开源X平台核心推荐算法

X(原Twitter)开源内容推荐Feed on X召回、精排推理、策略代码,模型参数配置较小,应是简化Demo版。召回用双塔模型,精排用双层Transformer,还介绍了系统架构、模型细节等。

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随着AI数据中心建设加速,光通信成AI基础设施增长最快环节。Lumentum作为光通信核心器件龙头,订单排到5年后,股价涨幅超1000%。AI光通信需求旺,但激光器产能紧,英伟达等纷纷布局。

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Jina Reranker v3: 全新“列式”重排器,0.6B参数刷新文档检索SOTA

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刚刚,LMArena最新模型榜单出炉!DeepSeek-R1网页编程能力赶超了Claude Opus 4

LMArena最新模型榜单出炉,DeepSeek - R1(0528)表现亮眼。在文本基准测试中整体排第6、开放模型中排第一,细分领域也成绩优异,在WebDev Arena平台与闭源大模型并列第一,超Claude Opus 4。

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小扎「芒果」生图只输GPT Image 2,没人教它改稿,它自己学会了

Meta推出图像生成模型Muse Image(代号「芒果」)和视频模型Muse Video预览版。Muse Image在文生图榜单排第二,改变画图方式,能自我修正。它与Muse Spark打通,Muse Video文生视频排第3。不过,其@功能有隐私隐患。

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jina-reranker-v3刷新全球重排榜,效率狂飙4.79%

jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型,提出“最后但不晚”交互机制,解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题,架构与训练方案有创新。

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全球电池回收技术爆发:中国专利断层式领先,宁德时代子公司排第一

欧洲专利局和国际能源署报告显示,全球电池回收技术创新爆发,循环利用专利增长快。中国在该领域表现突出,宁德时代子公司邦普循环专利领先,且中国掌控矿产精炼与回收两端,不过全球面临缺料挑战。

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