「测试效率」共找到 2780 篇相关文章
阶跃开源JetSpec，大模型推测解码提速近10倍
随着Agent应用爆发，大模型推理效率成AI行业焦点。阶跃星辰联合多校团队开源JetSpec，该框架面向推测解码，在H100上把MATH - 500解码速度提升到9.64倍，突破了推测解码的扩展天花板。
The Batch: 882 | Qwen3-Next 提速
阿里巴巴对开源权重模型 Qwen3 全新升级，发布 Qwen3 - Next - 80B - A3B 的 Instruct 和 Thinking 版本权重。其融合新研究成果，推理能耗低、速度快，还优化架构和训练方法提升效率与稳定性。
啊？微博7800美元训的大模型，数学能力超了DeepSeek-R1
近日，微博发布自研开源大模型VibeThinker，15亿参数却在数学测试上击败6710亿参数的DeepSeek R1，后训练成本仅7800美元。其为AI产业带来新思考，还将推动微博AI应用发展。
AI驱动前端重构：10天完成3000+行复杂组件的跨端复用实践
本文分享阿里团队实践，用AI开发工具Cursor结合Claude模型，10天重构超3000行前端组件实现跨端复用。介绍代码辅助、测试用例生产、代码智能生产经验，提出新开发范式，强调规范和人工校验重要性。
ACL2025 | 代码助手火了，但安全吗？所有模型评估结果都很扎心
近期，GitHub Copilot、ChatGPT等AI代码生成工具爆火，效率显著提升，但代码安全性存疑。北大团队用CoV-Eval评测20款主流大模型，结果不佳，论文还给出优化方向，呼吁代码上线前严格测试。
无需多视角，单图重建可交互3D模型！南洋理工开源结构推理框架
南洋理工大学团队提出MonoArt，将单目可动物体重建建模为渐进式结构推理过程，通过四个关键模块逐步推理，无需外部先验，在PartNet - Mobility基准测试中表现领先，兼顾推理效率，还可用于下游任务。
The Batch: 884 | Transformer获得新能量
弗吉尼亚大学等机构的研究人员提出 Energy-Based Transformer（EBT），它能检查自身输出。训练时通过能量值优化预测概率向量，测试显示其泛化优但生成特定文本差，扩展性好，为高性能带来新可能。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制：仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型，提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法，发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配，经多基准评测，性能和效率表现优。
Vibe Coding“血洗”开源，社区吵翻了：封杀菜鸡 AI 开发者？不如给维护者打钱！
多位研究人员在预印本论文中指出，氛围编码或摧毁开源生态，使官网访问量下滑、社区论坛使用量骤减。研究称要维持开源规模需改革维护者报酬方式，同时分析了其对开发效率、开源软件可持续性的影响，社区对此看法不一。
1500 个 PR、0 人写代码：Codex 驱动的百万行级内部产品实践
团队在五个月内开发并发布无人工编写代码的内部测试产品，代码均由Codex生成，效率高。介绍了开发过程，如定义工程师角色、增加应用可读性等，还提及面临的挑战及解决办法，分享实践心得。