「性能测试」共找到 3394 篇相关文章
AI性能提升超4倍!MacBook Pro现已上架M5 Pro/Max版本
苹果突袭发布 M5 Pro/Max Mac 与新显示器。M5 Pro/Max 底层重构成本地 AI 算力怪兽,全系告别丐版存储,容量速度双升,旗舰显示器首发 120Hz 高刷,是硬核 AI 工作流的重型武器。
全球首个多模态矢量动画生成框架,轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架,利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M,构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示,OmniLottie在多任务测试中优势明显。
小米小爱同学:资源受限下,实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰,探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架,实现180 tokens/s推理速度,采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
「0污染」LLM理解基准来了!20000道题14个学科全覆盖,来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试,含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露,保证评估结果可靠,已在Huggingface开放。
世界模型有了开源基座Emu3.5!拿下多模态SOTA,性能超越Nano Banana
北京智源人工智能研究院的悟界·Emu3.5是最新最强的开源原生多模态世界模型,能处理图、文、视频任务,在多项权威基准上性能亮眼,还具备理解长时序等能力,背后有技术创新,且选择开源。
vLLM Ascend超越MindIE? 昇腾推理Qwen3与DeepSeek R1 Distill性能实测
国内开发者在昇腾NPU上进行大模型推理面临挑战,华为MindIE推理引擎使用门槛高。昇腾联合vLLM社区推出vLLM Ascend插件。本文用GPUStack平台实测其与MindIE性能差异,得出两者在不同场景各有优势的结论。
CapRL:用强化学习突破Image Captioning训练瓶颈,3B模型性能媲美72B
上海人工智能实验室联合团队发布 CapRL,首个将 DeepSeek - R1 强化学习策略用于 Image Captioning。CapRL - 3B 模型在图像描述任务媲美 Qwen2.5 - VL - 72B,已开源,团队持续迭代优化。
小米小爱同学:资源受限下,实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰,了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢,团队提前布局,自研框架,实现超180 tokens/s推理速度,还分享未来突破方向。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗?新基准揭示:表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类!
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试,评估多模态模型物理推理能力。测试显示,即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%,远不及人类的75.6%,且模型在多方面存在结构性缺陷。
刚刚,GPT-6正式发布!OpenAI:欢迎来到AGI时代
OpenAI正式发布GPT - 6 Astra和GPT - 6 Astra Pro,宣布AGI时代开幕。该模型训练规模大,能力升级显著,价格公布。基准测试成绩优异,在多方面表现突出,还展示诸多实际应用案例,已有企业开始测试。