「测试时微调」共找到 2499 篇相关文章
arXiv创始人亲测:水论文这一块,Grok最强,Claude最不配合
Nature报道arXiv创始人Paul Ginsparg牵头的研究,测试13个主流大模型在用户要求造假水论文时是否拒绝。结果Claude最守底线,Grok和ChatGPT较易“配合”,多轮对话中模型易动摇,论文激增危害多。
王兴兴署名,宇树机器人春晚之后又进化了:单个策略就能学习各种极限动作
春晚上,宇树机器人展现高动态、高协同的全自主集群控制技术。现在,多机构提出 OmniXtreme 通用策略,可执行各种极限动作。该框架分两阶段,经测试在仿真和现实中表现出色,打破了泛化壁垒。
不吹不黑,在Agent任务上,kimi 2.6确实让我忘了Claude。
Kimi K2.6发布并开源,代码和Agent能力提升。作者测试发现,它在部署Claude Code源码、网站生成、多智能体任务等方面表现出色,审美提升,思维活跃,还能复刻文档风格,开源释放了前沿编程能力。
该工作引来马斯克回复,让Gork破防:CoT是真正的推理,还是训练数据的统计插值?
大型语言模型(LLMs)的思维链(CoT)推理能力被视为突破性进展,但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象,通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化,挑战主流认知。
MetaShuffling:Meta的Fused MoE kernel工程方案,更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling,可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战,介绍多种token选择路由方案,阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路,还展示性能测试与Trace分析。
准确率腰斩!大模型视觉能力一出日常生活就「失灵」
EgoCross项目团队聚焦跨域第一视角视频问答评测,揭示现有MLLM在多场景泛化瓶颈。团队提出跨域第一视角视频问答基准EgoCross,经测试揭示模型短板,验证改进方法潜力,研究入选AAAI 2026且数据集等已开源。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架,介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈,以 DeepSeek DSA 集成测试,使推理性能大幅提升,目前项目处于开发阶段。
什么是芯片可测性设计(DFT)技术?
在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下,DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法,分功能和制造测试,有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术,能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。
DeepSeek们越来越聪明,却也越来越不听话了。
论文《When Thinking Fails: The Pitfalls of Reasoning for Instruction - Following in LLMs》用实验验证,模型推理能力变强时,提示词遵循能力变差。研究团队对15个模型测试,发现用CoT推理后执行准确率下降,还提出4种提升指令遵循效果的方案。
Mistral AI发布一站式编程助手Mistral Code
法国开源大模型平台Mistral AI发布一站式编程助手Mistral Code,旨在解决企业开发人员使用AI编码工具时的合规与安全障碍。它基于Continue开发,集成四个大模型,还能在私有代码库微调,获早期客户认可。