「评估框架」共找到 2220 篇相关文章
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发，结合实践展示RL系统现状与发展，探讨超大规模RL方向，涉及理论、业界实践、开源生态等，还介绍了AICon北京站活动。
当搜索遇见 AIGC：京东零售的“千人千面”素材生成实践
在 AIGC 浪潮下，视觉生成技术重构电商生态。京东零售李岩介绍“千人千面”商品素材生成技术链路，包括关键模型及实现框架，还发布焕新版京点点平台并预告新能力，推动电商个性化变革。
清华首提通用大模型滤波方法，实现零样本状态估计｜NeurIPS'25
清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器，将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题，在未见过系统中实现零样本状态估计，有望成基础模型。
理解规范驱动开发：Kiro、spec-kit和Tessl
作者尝试理解规范驱动开发（SDD），查看了 Kiro、spec - kit 和 Tessl 三个自称 SDD 的工具。介绍了 SDD 定义、规范含义，分析评估工具的挑战，还指出工具存在不适合多数编程问题、审查体验差等问题。
大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。
100美元、仅8000行代码，复现ChatGPT，Karpathy：这是我写过的最疯狂的项目
特斯拉前AI总监Andrej Karpathy发布全新开源项目「nanochat」，是极简且完整的「从零构建ChatGPT」训练框架。不到12小时GitHub星标破4.2k。约8000行代码，花100美元、4小时就能训练出专属「小ChatGPT」。
刚刚，Andrej Karpathy放出大招：开源nanochat项目，仅8000行代码100美元就能训练出一个ChatGPT
Andrej Karpathy发布nanochat项目，用8000行代码实现ChatGPT完整训练流程。在8xH100节点跑4小时、花100美元，就能有对话、写故事、答题的AI助手。项目覆盖广，含多训练步骤及评估体系。
产品经理也能“开发”需求？淘宝信息流从需求到上线的AI端到端实践
淘宝推荐信息流业务被“需求多、技术栈杂、协作慢”困扰，上线周期长。WaterFlow这一AI驱动的端到端开发实践，让部分需求两天内上线，产品经理也能参与。文章揭秘其落地及协作模式改变，还展示了实践效果。
从6人日到1人日：一次AI驱动的客户端需求开发实战
文章分享AI驱动客户端需求开发实战，从实践活动汇总AI Coding问题，给出解决建议。以穿搭动态框架需求为例展示开发过程，对比效率提升300%，还探讨需求拆分、Prompt编写等问题，介绍业务开发范式。
Anthropic发布Agent SDK，截胡 OpenAI
OpenAI Agent Builder消息传开，大家等其Dev Day发布时，Anthropic突然宣布将Claude Code SDK改名Claude Agent SDK，抢先发布完整智能体开发框架。该SDK有独特理念、工作流程及多种功能，与OpenAI产品理念不同。