「开源数据」共找到 4969 篇相关文章
ICLR 2026 oral | AI代码真能进生产环境?SwingArena:从「写对代码Commit」到「通过CI审查」
过去一年大模型写代码能力提升,人们思考其能否参与软件工程核心流程。现有评测基准有缺失,SwingArena填补空白,将博弈引入评测,设计检索增强流水线,其开源后或成评估AI编程能力新工具。
首个测试时共进化合成框架TTCS:在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS,不依赖外部标注,通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据,解决测试样本过难导致的训练坍塌问题,实验显示其推理能力提升显著。
Gemini 3 Pro的位置,Kimi K2.5也想坐坐?
Kimi 发布 K2.5,在视觉编程上表现亮眼。它通过多模态训练涌现审美,能生成美观网页。与 Gemini 3.0 对比各有优势,Kimi Code 开源终端 Agent 功能强大,Kimi 还探索 Agent Swarm 协作新路径。
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。
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。
中国AGI深度时刻!杨强、唐杰、林俊旸、姚顺雨大咖们2026开年重磅交锋
2025年中国开源模型表现出色,AI大模型探索新范式。AGI - Next前沿峰会嘉宾探讨AGI发展,指出大模型To C与To B市场逻辑分化,还谈及自主进化、智能体变革及中国AI发展路径等问题。
这脑洞神了!两AI「互喷」,竟治好祖传科研软件95%老毛病?
科学计算领域开源工具多,但大多难以直接运行,制约AI4S与Agentic Science发展。深势科技推出Deploy - Master,以执行为中心,经搜索和构建,将约50万个仓库筛选收敛,构建成功率达95%以上。
空间智能终极挑战MMSI-Video-Bench来了,顶级大模型全军覆没
上海人工智能实验室 InternRobotics 团队推出空间智能视频基准 MMSI-Video-Bench,对主流多模态大模型进行评测。该基准题型全面、问题具挑战性,视频数据多样,能针对性测评。结果显示模型与人类差距显著,明确了能力瓶颈。
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。