「实验研究」共找到 2885 篇相关文章
PRF | 宾州州立、南科大杨翔、张雯等:粗糙壁湍流的低维建模新范式
传统粗糙壁湍流低维建模依赖经验参数,泛化与精度不足。该研究提出新思路,将粗糙面形貌压缩到低维流形,用自动编码器和前馈神经网络建模,重构效果好、预测准,有生成与泛化性。
想知道你的LLM API被过度收费了吗?隐藏的Tokens终于可以被审计了
马里兰大学CASE Lab团队研究商业不透明大模型服务(COLS),定义其风险,提出三层审计蓝图。还推出验证框架CoIn,能高效识别token数量膨胀,有可定制性且审计开销低,为构建信任提供技术支撑。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目,开源模型基本乱猜?MMSI-Bench:多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench,这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板,还开发自动化错误分析流程助力改进。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域!最新法律AI评估标准来了,抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam,它含4886道题,每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难,LEXam引入评估新模式,还对不同模型做了测试。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN:跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN,介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力,在多方面超越现有解决方案,还给出了详实对比实验数据。
AI在「赚钱锦标赛」夺冠,比人类还会做生意!躺赚时代要来了?
研究人员提出自动售货机运营模拟环境Vending - Bench,测试大模型智能体管理业务能力。实验显示不同大模型性能方差大,Claude 3.5 Sonnet净资产表现最佳,人类基线在可靠性上表现较好,各模型长周期表现波动大。
代码、多模态检索全面登顶SOTA!智源BGE向量模型三连击,并全面开放
检索增强技术在代码及多模态场景作用大,向量模型是关键。智源研究院联合高校研发三款向量模型BGE - Code - v1、BGE - VL - v1.5、BGE - VL - Screenshot,登顶多领域测试基准,已全面开放助力研究与应用。
ICML 2025 Spotlight|华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE,内存搬运代价降低1000倍
华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题,推理时将专家输入改embedding token,用查找表替代矩阵运算,实验显示性能与MoE相当,大幅降推理延迟。
本周六直播预约 | Test-Time Reasoning综述分享!
当大模型训练成本飙升、数据枯竭,推理阶段扩展Test-Time Scaling(TTS)成研究热点。论文提出四维正交分析框架,梳理主流技术路线,提炼发展路径,给出操作指南与未来思考,本周六将直播分享该综述。
一篇讲透Agent自进化飞轮怎么搭:评测→记忆→落地→控制
文章指出多数团队评测、记忆、Self - Improve 拆分做,飞轮难转,原因是环节衔接断链。基于行业研究及实践,提炼评测→记忆→落地→控制四齿飞轮方法论,阐述各环节核心矛盾、建设要点、避坑指南及咬合形成飞轮的方法。