「评估模型」共找到 7987 篇相关文章
Shopify分享了他们做Agent的万字踩坑经验
Shopify分享构建生产级AI助手Sidekick的万字经验。构建中遇工具拓展难题，用JIT指令解决；评估是大挑战，建立严谨体系，虽有提升但效果仍有波动，模型还会钻空子，最后强调单Agent系统也强大。
首个地球科学智能体Earth-Agent来了，解锁地球观测数据分析新范式
上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化，利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估，其在多方面表现出色，未来发展前景广阔。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
这次，LLM黑盒被LLM打开了~
随着大语言模型（LLM）能力提升，其内部机制更不透明。概念描述新范式用另一个 LLM 自动生成自然语言解释。介绍了描述对象、生成方法、评估指标，还提及社区关注方向，指出结合多种手段才能把解释变知识。
不再迷信Hackathon，把Agent推翻重做了4次！Notion负责人复盘：做AI产品如何避免“逆流而上”？
Notion负责人复盘Agent开发历程，指出AI替代的是流程。他们将模型、产品和权限接入同一框架，历经多次重构，还探讨了组织管理、评估体系、软件工厂等内容，分享对CLI和MCP的看法及产品定价策略。
专治AI生图「人脸崩坏」，8倍速碾压GPT！新版FLUX.1多方位刷新SOTA
FLUX.1 Kontext是融合即时文本图像编辑与文本到图像生成的新一代模型，支持文本与图像提示，角色一致性强，速度快达GPT - Image - 1的8倍。它能解决AI生图“人脸崩坏”等问题，评估显示性能优异。
Altman 嘲讽 Meta 挖走的不是顶尖人才，OpenAI 高管首曝内幕：ChatGPT 如何让我们一夜“封神”
AI 领域人才抢夺激烈，Meta 招募 AI 人才触动 OpenAI。OpenAI CEO Altman 嘲讽 Meta 没挖到顶尖人才，还透露正评估薪酬。同时，OpenAI 播客揭秘 ChatGPT 幕后，包括名称由来、传播、内部辩论等，也谈到模型问题及应对。
ClockBench：一个简单的钟表测试让AI全线溃败
ClockBench测试让11个多模态大模型与5个普通人认钟表时间，人类平均准确率89.1%，最好的AI仅13.3%。AI在复杂钟面表现差，却能处理抽象指令。该测试暴露视觉AI空间推理缺陷，对评估有启发。
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。
工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。