「大模型测试」共找到 9805 篇相关文章
把方法论装进 AI：从这场 Skill 黑客松里，我们找到了 6 个值得参考的样本
本文介绍了 Founder Park 联合扣子举办的 Skill 招募大赛。大模型干活不稳定，Skill 提供解决路径，把 prompt engineering 变成可积累资产。文中展示获奖 Skill 案例，还介绍扣子构建的 Agent 生态，指出其改写专业知识分发方式。
记忆奇点来临！人类三十万年遗忘被哈佛神经科学家终结
哈佛医学院神经科学家 Gabriel Kreiman 推出 Engramme，旨在赋予人类完美且无限的记忆。它能在特定场景下主动推送相关记忆，构建了大记忆模型，有深厚研究积累，已开放 beta 版申请。
谷歌月Tokens消耗量领跑全球了：1300000000000000（别数了是千万亿）
谷歌月处理Tokens用量达1.3千万亿，较一年前的9.7万亿大幅增长。横向对比，谷歌在该指标上远超微软等大厂。Tokens消耗量可衡量模型多方面能力，谷歌为行业树立新标杆。
低Token高精度！字节复旦推出自适应推理框架CAR
字节与复旦大学研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选短答或长推，在多基准测试中平衡了准确性与效率，打破长文本推理必然性能更好的认知。
教育行业首个AI Agent落地！斑马口语「超人类外教」诞生
教育行业首个AI Agent落地，斑马口语推出「超人类外教」。它有「人」味，能灵活交流、共情，背靠猿力大模型，有记忆能力，性价比高，推动优质口语教育，或重塑教育行业。
为 Agentic AI 的黎明构建地基
文章指出大语言模型虽耀眼，但企业级解决方案需坚实数字底座。在 Agentic AI 时代，数据范式、基础设施哲学都要重塑，智能体模式崛起带来挑战与机遇，技术决策者要做好底座构建。
AI生成操作系统新突破！上海交大提出文件系统开发新范式：从此只需写规约
上海交大IPADS实验室团队在自动生成操作系统核心组件上有新突破。面对大模型生成操作系统的难题，提出SysSpec新范式，以规约指导生成，并配套工具链，构建SpecFS文件系统，开发效率提升3 - 5倍。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
7300 人收藏的 PraisonAI，5 行代码即可部署 24 小时 AI 智能体团队！
PraisonAI是开发者Mervin Praison开源的全功能多智能体运行框架，有7.3K+ GitHub星标。它开发门槛低，支持100+大模型，具备完整智能体能力，还能可视化编排、一键接入聊天平台。
DragonMemory：16倍语义压缩，为RAG应用瘦身
介绍GitHub项目DragonMemory，它针对RAG应用上下文压缩，核心是Dragon v7模型，从序列维度压缩，压缩比达16倍。本地测试效果好，有图形界面，支持多格式文档，开源但非成熟商业产品。