「RAG评估机制」共找到 1738 篇相关文章
北大团队改造DeepSeek注意力，速度快四倍还不丢精度
北大张牧涵团队提出新稀疏注意力机制HISA，突破64K上下文索引瓶颈，相比DSA提速2 - 4倍，且不丢精度、即插即用。该机制分块级粗过滤和块内精挑字符两步，实测表现亮眼，也指出后续改进方向。
推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导
Meta等联合提出元认知复用机制，让模型总结解题思路，提炼为“行为”存于“行为手册”。实验显示，该机制在数学基准测试中显著优化，保持准确率时最多减少46%推理token使用量。
超越DeepSeek-R1，数学形式化准确率飙升至84% | 字节&南大开源
字节跳动Seed团队与南京大学联合发布CriticLean框架，将数学自然语言到Lean 4代码的形式化准确率从38%提升至84%。该框架创新性地将评估模型置于核心，解决语义对齐等问题，还构建了相关基准测试和数据集。
ICML 2026 | 西湖大学提出 PiEvo：基于原理进化的科学发现智能体框架
西湖大学研究团队提出PiEvo框架，将科学发现重点从“搜索假设”转变为“进化科学原理”，通过不确定性最小化实现原理空间自主扩展。该框架构建双循环优化机制，实验结果显示其核心指标超越SOTA，收敛速度大幅提升。
告别“试验田”：当大模型真正嵌入 ERP、供应链与核心决策流 | AICon
文章围绕大模型嵌入企业核心系统展开，邀用友罗小江等担纲。介绍鞍钢赵伟升级 RAG 技术、用友罗小江构建决策架构、京东耿东阳用大模型优化供应链的案例，为企业数智化转型提供参考。
Notion、Stripe 都在用的 Agent 监控，Braintrust 会是 AI-native 的 Datadog 吗？
当 Agent 迈向产品化，开发者面临观测、评估和优化黑箱系统的挑战。Braintrust 由 Ankur Goyal 于 2023 年创立，重塑 Observability，提供 Eval 和 Ship 模块，获多家头部公司青睐与投资。文章从多方面剖析其能否成 Agent 时代‘新 Datadog’。
大模型自信心崩塌！谷歌DeepMind证实：反对意见让GPT-4o轻易放弃正确答案
谷歌DeepMind携手伦敦大学研究发现，GPT - 4o、Gemma 3等大语言模型有“固执己见”和“被质疑就动摇”并存的冲突行为，原因与训练、决策逻辑、记忆机制有关。研究还通过两轮实验证实。
OpenAI研究大模型对GDP贡献，三大行业已能代替人类，并自曝不敌Claude
OpenAI推出新评估方法GDPval，跟踪模型在现实任务表现。评估显示前沿模型接近专家水平，Claude Opus 4.1表现最佳，GPT - 5准确性出色。还发布黄金子集和评分服务，其处于起步阶段将持续扩展。
清华大学AI4S研究新进展：让科学智能体发现公式、探索机理
清华大学电子工程系团队在AI for Science领域取得两项新进展，提出可复用的智能体符号回归运行时框架SRHarness，构建机制发现评测基准MechBench，推动AI科学发现从拟合观测走向理解机制。
评测也很酷，Data Agent 自动化评测的三层框架与实战
在大模型技术飞速发展下，评估应用效果成难题。字节跳动尹小明分享自动化评测技术，提出三层评测框架，还介绍 Text - to - SQL 及深度研究评测改进，以及评估平台建设，最后展望自动化评测未来方向。