「双维度评估框架」共找到 2361 篇相关文章
火山引擎 veFuser：面向扩散模型的图像与视频生成推理服务框架
近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破，但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架，能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验，且未来会持续迭代。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈！KV缓存暴降90%，速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示，它降低KV缓存、加速TTFT，在多任务表现佳，为大模型与知识库结合提供新范式。
AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。
Gödel Rescheduler：适用于云原生系统的全局最优重调度框架
本文介绍字节跳动研发的Gödel Rescheduler重调度框架，它能解决传统调度资源分配和任务摆放问题。阐述传统重调度弊端，介绍新方案组件，列举应用场景及成果，还提及未来规划，目前已开源。
2026年了，我们还在用爱迪生试灯丝的方式评估World Model
文章围绕World model展开深度讨论，界定其概念，分析生成派、JEPA派、空间智能派三条技术路线，指出评估比LLM难，提及游戏化benchmark可能是破局点，还强调具身进展由数据驱动，Ego - View或为泛化关键。
腾讯混元最新开源：一套RL框架打通多个模态，庞天宇团队新作
大语言模型的RL技术已成熟，但多模态生成模型的强化学习训练仍“各自为战”，制约AIGC模型能力上限。腾讯混元庞天宇团队开源UniRL框架，打通多模态RL后训练，覆盖多种模型，内置算法与奖励组件。
轻量级开源AI多智能体框架！智能路由+上下文管理，前后端接口支持！
随着多智能体系统成对话式AI新趋势，GitHub现轻量级高灵活性多AI智能体协调框架Agent - Squad，它能实现多智能体协作、路由和上下文共享，支持双语言，部署灵活，功能强大且安装友好。
二元成功率已经过时！PRM-as-a-Judge才是你需要的具身操作评测框架
传统二元成功率评测具身操作任务有局限，难回答策略推进、执行效率等问题。中科院自动化所等机构研究人员提出PRM - as - Judge框架，含进度势能、OPD指标体系和RoboPulse基准，能细粒度审计执行过程。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人！
2025年成AI智能体元年，市场规模爆发式增长，但企业部署面临‘效能黑箱’。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草，现公开征集起草单位和个人。
让机器人看视频学操作技能，清华等全新发布的CLAP框架做到了
近日，清华联合星尘智能、港大、MIT提出 CLAP 框架，能将视频运动空间与机器人动作空间对齐，解决‘数据饥荒’‘视觉纠缠’等问题，可让机器人从视频学技能，还缓解知识迁移难题，推动机器人产业化。