「编码测试」共找到 2017 篇相关文章
本地LLM万字救场指南来了！全网超全AI实测：4卡狂飙70B大模型
文章围绕本地大语言模型（LLM）展开，针对实用性和经济性问题，用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等，给出不同配置下性能指标及使用建议，还模拟真实场景测试。
别再给AI送钱：10款开源工具省80%Claude Code Token，大项目直接砍49倍
使用Claude Code等AI编码工具常遇额度用完、账单超预期问题，80%钱浪费在冗余输出等。社区博主整理10款开源工具，适配主流AI编码工具，最高能将大项目Token消耗砍到1/49，还介绍省Token习惯及互助项目。
DeepSeek识图模式是个新模型？！一手实测在此（没错我被灰度到了）
作者喜提DeepSeek识图模式灰度测试，实测发现其非思考模式速度快，推理有幻觉；思考模式推理慢且冗长。实用功能如OCR、复原HTML较靠谱，但色盲测试偶翻车。该模式或用独立视觉模型，且多模态进展超预期。
Anthropic更新了Skill Creator，评测框架上线
Anthropic更新Skill Creator，上线评测框架。该框架无需写代码，能处理两类技能测试需求，可测试和改进技能，有捕获质量回归等用途。还增加基准模式、多Agent支持等，能让技能触发更可靠，更新已在Claude.ai等可用。
Claude时代终结？LMArena实测DeepSeek R1编程得分超Opus 4，但月暗称其新模型更胜一筹
在闭源模型主导的AI环境下，开源的DeepSeek - R1（0528）在LMArena测试中表现亮眼，编程得分超Claude Opus 4，引发社区关注与讨论。不过LMArena曾被指责偏袒，其联合创始人反驳。此外，月之暗面新模型Kimi - Dev - 72B编程成绩超R1。
150%训练效率提升：感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践，总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法，为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构，分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法，还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
谈一谈TP推理场景下MoE Group GEMM的优化思路
作者在使用H20测试SGLang CUTLASS MoE时，发现其在中小Batch Size场景下性能不佳。为此设计Expert Specialization方案，启动多个不同配置Kernel，依Expert计算特性选合适的。还介绍了该方案在H20和Hx00上的实现细节及性能测试结果。
Claude团队用Qwen测试全新训练方法
Anthropic最新研究提出中训练（MSM），在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示，新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降，还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合，可提升模型泛化能力。
大模型如何赋能 Web 渗透测试？
文章指出传统Web安全检测有局限，而大语言模型（LLM）可提升漏洞发现覆盖率与准确性。以mcp server为基础介绍自动化漏洞检测方案，还分享实践操作、遇到的问题及解决办法，分析其优缺点并给出拓展思路。
GitLab 18.0 发布，引入 AI 编码助手
GitLab发布自托管DevSecOps平台18.0版本，为Premium和Ultimate档引入更多AI功能，如代码建议、智能聊天、自动代码分析等，还在性能、安全、管理等方面有改进，部分用户升级遇问题。