「自动化评估工具」共找到 2886 篇相关文章
用 Ollama 本地运行 OpenAI gpt-oss 官方完整教程
OpenAI出教程教用Ollama本地部署gpt-oss-20b或gpt-oss-120b,可实现离线对话、API调用等。介绍模型版本、硬件要求、安装设置,还提及对话、API使用、工具调用、与Agents SDK集成等内容。
LeCun出手,造出视频世界模型,挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world,可预测未来帧,在多方面有优势,实验显示其性能显著,能降低对标注数据需求。
如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域?
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足,OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架,成果模型OVR在12个基准测试刷新记录,揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。
Kimi K2发布两天即“封神”?80%成本优势追平Claude 4、打趴“全球最强AI”,架构与DeepSeek相似!
国内独角兽月之暗面发布开源模型 Kimi K2,推出两天就在 OpenRouter 超越 xAI 的 Grok 4。它成本优势大,能力泛化和实用性强,编码、Agent 工具调用等方面表现出色,架构与 DeepSeek 相似。
第一作者必须是AI!首个面向AI作者的学术会议来了,斯坦福发起
斯坦福大学宣布将于2025年举办科学AI智能体开放会议,投稿要求第一作者必须是AI,由其主导论文创作。会议评审主要用AI,人类专家最终评估。目标是探索AI驱动科研的未来,建立规范。
除了prompting外,不动参数,如何改变模型行为?
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷,提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示,定位“原子知识组件”精准控行为,实验效果超现有技术,还能控制推理长度。
奖励模型也能Scaling!上海AI Lab突破强化学习短板,提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习(POLAR)新范式,解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求,弥补传统奖励模型短板,契合强化微调框架,实验证明其性能和泛化性优越。
Karpathy:我不是要造新词,是「上下文工程」对 Agent 来说太重要了
Andrej Karpathy 认同Shopify CEO关于「上下文工程」的观点。它指为大语言模型提供恰当信息和工具,比提示词工程更重要。文章介绍其概念、与提示词工程区别,及写入、筛选等落地策略。
2025 ToC AI产品:仅有3%用户愿意付费,29%的父母每天使用
Menlo Ventures发布《2025年消费级AI现状报告》,基于对5031名美国成年人调研,揭示AI使用图景。如61%美国成年人半年内用过AI,仅3%愿付费;29%父母每日用,是非父母群体1.9倍等,还指出未来六大趋势。
孙凝晖院士:集成芯片带来三大科学问题
随着摩尔定律发展放缓,集成芯片与芯粒技术对高性能芯片设计制造愈发重要。孙凝晖院士在2025年度晶上系统生态大会指出,集成芯片是提升性能新路径,但芯粒集成度提升带来三大科学问题。