「性能测试」共找到 3325 篇相关文章
AI 芯片迎来 “三国杀” 时代?谷歌被曝截胡 Meta 芯片大单,英伟达 10% 收入遭抢,AMD 躺枪大跌
近日外媒报道,Meta 考虑采购谷歌 TPU 芯片,预计 2027 年投入使用。此消息使英伟达股价下跌,谷歌股价上涨。谷歌 TPU 有性能优势,虽 Meta 采用或面临集成挑战,但合作若成,AI 芯片竞争格局或变。
NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒:自回归奖励引导,安全对齐更快、更准、更轻
北航等机构研究提出自回归奖励引导表征编辑(ARGRE)框架,在LLM潜在表征空间可视化毒性变化路径,实现测试阶段高效“解毒”。实验显示其降低毒性、缩短推理时间,不影响模型能力,优于基线方法。
无VAE扩散模型! 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》,提出 SVG 框架,用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE,解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了,新框架让智能体自主管理记忆系统
加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α,用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题,采用多维度奖励函数,实验显示其全面超越现有方法。
谷歌 DeepMind 推出 CodeMender:自动修复代码的智能代理
谷歌DeepMind推出CodeMender,这一AI驱动的智能代理能自动检测、修复并加固软件漏洞。它结合多种技术推理程序行为,生成修复方案经自动测试和人工审核后提交。社区反响积极,长期影响待察。
一个模型装下整个物种树!伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军
加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star,可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板,实现三点升级,在多基准测试表现出色,是强大的全基因组变异解读框架。
jina-reranker-v3刷新全球重排榜,效率狂飙4.79%
jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型,提出“最后但不晚”交互机制,解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题,架构与训练方案有创新。
未来1-5年半数白领或失业?Anthropic联创自曝:内部工程师已不写代码,下一代AI大多是Claude自己写的
在2025年Axios AI+华盛顿峰会上,Anthropic联创接受访谈,称未来1到5年,多达一半白领工作或消失,失业率或飙升至20%。Anthropic内部工程师工作已巨变,Claude能自写代码设计下一代AI。此外,AI还出现作弊等情况。
Claude Sonnet 4.5被炸出来了,依旧最强编程,连续30小时自主运行写代码
新发布的Claude Sonnet 4.5在SWE - bench等多项测试中成绩提升,能连续30小时自主写代码,还改善了对齐和安全性指标,且提质不加价。此外,Anthropic官宣Claude Agent SDK,发布Imagine with Claude功能。
从全局到部件:腾讯全新开源Hunyuan3D-Part和Omni
腾讯全新开源Hunyuan3D - Part和Omni。Hunyuan3D - Omni支持多模态输入,统一信号到跨模态架构提升融合鲁棒性。Hunyuan3D - Part含P3 - SAM和X - Part,分别用于部件分割与生成,在对应领域达先进水平。