「评估优化」共找到 1908 篇相关文章
蚂蚁集团发布KAG-Thinker，多跳问答慢思考，医疗领域拿下87分
在LLM问答领域，多跳问题存在局限性，现有方法缺乏严谨性等。KAG - Thinker是基于KAG框架的模型，将复杂问题分解，通过多模块优化知识获取，在医疗领域实用，稳定性也出色。
叶子豪、陈天奇等人开源项目FlashInfer入选，MLSys2025最佳论文奖公布
近日，MLSys 2025公布最佳论文奖，FlashInfer等入选。FlashInfer由多机构合作发起，是灵活的LLM推理内核库，优化内存访问、有可定制模板和调度机制，性能提升显著。另一获奖论文提出Negativa - ML可消除ML框架臃肿。
The Batch：831 | 机器翻译正在实践中发挥作用
人工智能为语言学习应用巨头 Duolingo 带来生产力提升，借助生成式 AI 构建 148 门课程，总量翻倍。其 AI 辅助课程构建法能快速转化多语种版本，还在评估多模型，不过此举也引发批评。
首个英文原生「弱智吧」！逻辑谬误数据集与生成框架来了 | AAAI'26
研究发现大模型判断逻辑谬误易误报正常句子，但分类能力较强。研究人员构建英文逻辑谬误基准SMARTYPAT - BENCH，开发生成框架SMARTYPAT，为大模型逻辑评估提供新思路，可用于多领域。
研究表明，开源能推动AI创新和经济增长
Siliconangle消息，Linux基金会新研究显示开源对全球经济贡献达9万亿美元。其首席经济学家Frank Nagle指出，AI加入使开源价值评估方式改变，计算开源AI价值复杂，参与开源项目能增加经济价值。
正确答案 ≠ 正确推理，CoT 或成大模型推理能力停滞的「罪魁祸首」？
研究指出当前大模型推理能力评估多关注答案准确性，忽视推理步骤。通过对前沿模型测试发现，2023 - 2024 年大模型推理能力提升停滞，进步靠提示工程，自底向上策略最有效。
Anthropic 提出透明度框架以保障前沿 AI 发展
Anthropic提出新透明度框架，针对大型AI公司，实施安全开发框架评估并减轻潜在风险，要求公开披露SDFs和系统卡片，小型公司豁免，还设执行合规条款，旨在平衡安全与创新。
Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析，引入‘充分上下文’概念，指出幻觉或因上下文不足。构建评估器，提出选择性生成框架，结合多信号决策，实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。
腾讯Kuikly框架鸿蒙版正式开源 —— 揭秘卓越性能适配之旅
腾讯将广泛使用的跨端开发框架Kuikly鸿蒙版正式开源，已接入多款业务。它有高性能、动态化特点，适配中解决渲染、文本性能等问题，还优化调试效率，发布Compose DSL Beta版。
个人开发者训400亿参数大模型：分布式算力，DeepSeek架构，3090单卡部署
Nous Research推出Psyche Network，可整合全球算力训练AI。它基于Deepseek的V3 MLA架构，有DisTrO优化器等技术，能让个人和小团体创建大规模模型，还实现40B参数LLM预训练。