「AI基准测试」共找到 10907 篇相关文章

开源动态7

DeepSeek R1 迎来小更新大升级,性能直逼 OpenAI o3!

昨日,DeepSeek 发布 R1 大模型最新版本 DeepSeek - R1 - 0528 并开启公测。虽官方未附详细技术说明,但用户反馈推理和输出有改进,也有性能方面的不同看法,其在基准测试表现佳。

AI科技大本营
开源动态7

DeepSeek-R1今天一次「小更新」,颠覆了大模型格局,网友:尽快放R2

昨晚,DeepSeek官方宣布其R1推理模型升级到最新版本(0528),并公开模型及权重。该版本参数量高达6850亿,采用MIT许可证,性能提升明显,在多个基准测试中成绩优异,网友实测代码能力也大幅提升,但仍存在过度思考问题。

机器之心
开源动态8

英伟达韩松团队新作:具有后神经架构搜索的高效语言模型

英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron,在基准测试中表现出色,准确率与Qwen3等相当甚至更优,生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化,代码和预训练模型将开源。

量子位
算法论文8

自适应Agent基础模型:从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”

当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类,存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由,实现模式自适应切换,在多基准测试中效果与效率双升。

深度学习自然语言处理
开源动态8

社区供稿丨揭秘端到端文档OCR模型 POINTS-Reader

腾讯开源端到端文档OCR模型POINTS-Reader,论文被EMNLP 2025主会录取。它提出可扩展数据生成方案,具简洁、性能好、高吞吐量等特点,通过两阶段训练方案解决依赖蒸馏数据问题,在多基准测试表现佳。

Hugging Face
算法论文8

字节最新大模型秘籍:只挑能有推理潜力的数据训练!1.3B模型无需标签自动挑选

字节Seed团队发布AttentionInfluence成果,用1.3B模型给7B模型选数据,无需训练和标签。通过比较基础与弱化模型损失差异评估数据影响,在多基准测试提升模型性能,还能结合分类器全面提升表现。

量子位
新闻资讯8

联手 OpenAI 发布 ACP,Stripe 是如何思考 Agent 支付的?

今年 9 月,OpenAI 与 Stripe 联合推出 ACP,重新定义支付。本文整理了 Stripe 的 Head of Data & AI Emily 的访谈,介绍 ACP 本质、Stripe 与 AI 公司的商业模式探索,以及 Stripe 自身的 AI 应用和对 AI 宏观影响的看法。

海外独角兽
新闻资讯7

40位数学家组成8队与o4-mini-medium比赛,6队败北

Epoch AI安排40位数学家组成8支战队,与OpenAI的o4 - mini - medium模型对决,考题来自高难度的FrontierMath数据集。结果AI以6:2击败人类,不过Epoch AI认为AI未明显超人类,但很快会达到。

机器之心
新闻资讯7

GPT-5的魔幻现实主义:当技术神话撞上用户预期

奥特曼宣传数月的GPT - 5上线24小时遭用户吐槽,实测基础数学、拼写有问题。其采用智能路由系统,调教欠佳。奥特曼承认自动切换器故障,基准测试结果混乱,还暴露AI评价难等问题。

AI工程化
产品应用8

社区供稿 | GLM-4.5技术博客:原生融合推理、编码和智能体能力

文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air,二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好,采用 MoE 架构等技术,还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用,并说明使用方式。

Hugging Face