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大模型微调评测入门:看懂这些指标,才知道模型好不好
文章指出大模型微调中很多新手重“调”轻“评”,评测是决定模型落地的关键。介绍分类和生成任务评测指标,给出实操步骤,还说明如何综合判断模型好坏,最后展望评测技术朝自动化等方向发展。
豆包的新身份曝光:在国际艺术展当起了“AI讲解员”
文章讲述作者在浦东美术馆「AI与艺术」豆包讲解体验日活动的经历,实测豆包作为AI讲解员的业务水平,如筛重点、实时讲解、补知识,还揭秘其靠豆包大模型1.8的多模态处理等能力任职。
Meta&UIUC大发现:无需标注,Agent复杂的工具使用和搜索能力,是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现,无需标注,Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家,用HRPO提效,设计难度导向奖励,实验表现佳,但也存在局限。
AI 味的原因找到了,都是 NTJ 惹的祸
作者因常被说说话像AI,好奇大模型MBTI类型。实验发现Claude - 4、Gemini - 2.5 - pro、GPT - 4为INTJ,DeepSeek是ENTJ。分析了大模型呈现NTJ特质的原因、AI味根源,还给出让大模型有情感的思路和使用技巧。
基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel
作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现,其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel,介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术,如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。
万相2.6 X千问APP,功能价值和情绪价值兼具|甲子光年
12月16日阿里发布视频生成模型“万相2.6”,实现“角色扮演”功能突破。千问APP接入后上线“AI小剧场”,打破次元壁。千问兼具功能与情绪价值,阿里全栈布局助力其成“超级入口”。
经验记忆黑科技:LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%
现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境,北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架,解决了这一痛点,在保持准确率的同时,显著提升了工具调用效率。
Macaron 新版本拆解:三个信号,看懂 Personal AI 的进化路径
Macaron新版本技术视频技术浓度超预期,结尾藏产品更新彩蛋。此次更新社交功能、Daily Spark、记忆打通等背后,藏着Personal AI关键变化,其团队Mind Lab有技术突破,开源方案获高认可。
HaluMem:让AI记忆系统的“幻觉”现形——首个面向记忆系统的操作级幻觉评测基准
过去一年,AI Agent的‘记忆能力’成热门话题,但AI记忆存在幻觉问题。为此发布操作级幻觉评估基准HaluMem,它能精准定位幻觉来源,评估主流记忆系统,为构建可靠记忆系统提供方向。
解决Agent幻觉:HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节!
近年来,LLM和Agent在记忆管理上存在挑战,现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准,通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为,为开发可靠记忆机制提供指导。