「半监督评测体系」共找到 1306 篇相关文章
一场火,让公众对动力电池安全的信任“倒退十年”|甲子光年
理想MEGA起火事故引发公众对新能源车动力电池安全的讨论。该车搭载麒麟电池,材料体系为三元锂。从技术角度分析,可能与电池材料体系、三元锂电池正极材料摩尔比及被忽视的气凝胶防护措施有关。
OpenAI为龙虾紧急收购了一家23人公司
OpenAI前脚挖来龙虾之父,后脚收购专注AI安全与评测的初创公司Promptfoo。该公司开源评测框架流行,有30多万开发者用户。收购后将补齐OpenAI在‘龙虾安全’方面关键一环,且继续保持开源。
代码Agent的苦涩教训!首次拆解上下文检索,直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体,揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务,由专家标注「黄金上下文」,用多指标评估。研究显示,复杂架构未必效果好,模型重召回轻精确等。
为什么 Agent Memory需要 AML:看 AML “变量控制”的工程设计
传统 Agent 记忆评测有水分,近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节,还分析了首期榜单,指出其重构评估变量的价值。
最新视觉大模型 DINOv3论文精读(逐段解析)
DINOv3是突破性自监督视觉基础模型,其创新围绕数据与模型协同扩展、Gram锚定技术、多阶段训练策略。它解决传统自监督学习难题,在多任务上无需微调达最优,为计算机视觉树立新标杆。
AI 正当时,实践正落地:2025 AICon 深圳站圆满收官
8月22 - 23日,2025 AICon深圳站圆满落幕,超800位从业者参与。大会汇聚多企业专家,围绕多热点探讨。极客邦霍太稳指出AI从模型比拼到落地实践。多位嘉宾分享经验,如阿里云蒋林泉、快手周国睿等。还有多场硬核分享及开发者展区。
0%通过率!Code神话泡沫!LiveCodeBench Pro发布!
国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型,在584道编程赛题上,高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法,揭示AI编程能力神话泡沫,指出其问题并给出提升方向。
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。
代码榜刷满分,AI科研却撞墙?140道真实研究题撕开「自进化」真相
新工作MLS - Bench覆盖12领域、140个研究任务,评测前沿模型科研能力。虽模型工程执行强,但科学发现能力弱,当前仍难提出有效算法创新。其评测已纳入Kimi K3和Qwen3.8 - Max官方发版表。
从日志学习到风洞验证:构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环
文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段,将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层,形成完整闭环,推动智算集群稳定性建设升级。