「测试时扩展」共找到 2663 篇相关文章
一招缓解LLM偏科！调整训练集组成，“秘方”在此 | 上交大&上海AI Lab等
上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。
深夜突袭！谷歌Gemini 2.5 Pro更新蝉联榜一：推理超越o3，编程超越opus4
深夜谷歌对Gemini 2.5 Pro模型重大更新，在编码、推理等测试中超越o3，几周内成稳定版。其价格优势大，还增加思考预算，输出风格和结构改进，用户实测反馈佳，但发布不久被越狱攻击。
Web 开发 AI 就选它？V0复合架构无错误率 93.87% 远超 Claude 4 Opus 单体！
Vercel推出新AI模型v0系列，采用复合模型架构，将RAG专业知识、SOTA大模型推理能力和定制流式后处理模型结合，能提升代码生成质量，且基础模型升级时可快速替换，还训练了定制AutoFix模型。
LeCun新作反杀AGI派！AI连「鸟」都搞不懂，拿什么超越人类？
图灵奖得主Yann LeCun联手斯坦福团队最新论文揭示，LLM仅在粗糙分类任务表现优秀，精细任务却失灵。研究测试30多个大模型，得出三大发现，指出LLM与人类在概念形成和信息处理上存在本质差异。
现实世界的天气能复刻？Weather-Magician实时渲染下雨打雷下雪
传统工业方法在还原复杂现实场景时成本高、质量差，当前算法也难重建和渲染真实天气效果。上海交通大学提出Weather - Magician框架，能重建场景并渲染4D天气效果，对硬件要求低且可实时渲染。
传统云还在「卖铁」，下一代云已在「炼钢」：火山引擎xLLM如何一张卡榨出两张的性能！
大模型上线部署时推理成本高、算力投入大但效果不成正比，企业面临推理效率难题。火山引擎 xLLM 大语言模型推理框架性能极致，成本低，集成关键创新，还被集成到 AI 云原生推理套件 ServingKit 中。
微软开源浏览器Agent，可实时跟踪、控制智能体，超4000颗星
微软在官网开源用于浏览器网络任务的Agent——Magentic - UI，基于Magentic - One开发，支持人机协同。GAIA测试显示其能提升任务完成率和准确率。它以人为本，有独特机制，框架含多阶段，在Github超4000颗星，支持MIT许可证商用。
红杉中国xbench全球首发，AI智能体真实战力揭榜！
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench及相关论文，采用双轨评估体系和长青评估机制，首期发布两个核心评估集并综合排名，还提出垂类评测方法论。它能追踪模型能力与实际场景价值，解决现有评估难题。
陶哲轩联手AI挑战经典ε-δ极限！加法秒杀、乘法翻车
数学大师陶哲轩第三支Lean 4自动化数学证明视频，携手GitHub Copilot挑战「ε - δ」极限问题。Copilot处理加法较顺，减法卡壳，乘法失控。复杂证明时它短板尽显，陶哲轩认为复杂证明还得靠人脑。
MCP客户端调用看这一篇就够了（Java版）
文章介绍MCP客户端调用方法，先阐述没MCP时的痛点，再讲大模型调用MCP的姿势，包括Spring - AI和Spring - AI - Alibaba框架的使用，还介绍原生SDK调用方式，记录踩坑问题，探讨两种技术路线的选型。