「大模型评测」共找到 9240 篇相关文章
EMNLP 2025 | T2R-bench: 业内「首个」工业级表格生成报告评测基准
中国电信人工智能研究院推出业内首个面向真实工业场景的“表格到报告”基准T2R-bench,涵盖多领域真实表格、问题与人工标注关键点,配套创新性三维度评测体系。实验显示主流大模型在该任务上表现欠佳,提升空间大。
大模型追逐星辰大海,GPT和Gemini国际天文奥赛夺金
新论文以国际天文学和天体物理学奥林匹克竞赛 (IOAA) 为基准测试,证明 GPT - 5 和 Gemini 2.5 Pro 能在天文奥赛获金牌。研究还分析不同模型表现、与人类成绩对比及错误类型,强调需全面评估模型科研潜力。
60%情况下,主流大模型没理解风险只是装懂!别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险,存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语,推出Benchmark研究该现象,还介绍了数据集生成流程及评测指标。
Redis 之父:哪怕被喷我也得说,AI 远远落后于人类程序员!开发者跟评:用大模型气得我自己写代码都有劲儿了
Redis 之父 Antirez 分享研发经历,认为人类程序员比大模型出色,人类能打破常规想出更有效解法。他在修复 Redis 复杂 bug 时,与 Gemini 2.5 PRO 交流,凸显人类创造力优势。开发者看法不一,AI 虽成工具但缺创造力。
为防AI刷题,Nature等顶刊最新封面被做成数据集,考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准,用顶级期刊最新封面构建测试集,评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务,发现顶尖模型有局限,还提出DAD方法提升表现,采用双重动态机制。
视觉强≠能干活!清北普林斯顿等开源WorldArena,世界模型评测被颠覆
2026 年 2 月 13 日,清华、北大等顶尖机构联合推出的 WorldArena 面向全球开源。这是首个‘功能 + 视觉’统一评测体系,撕开了‘美丽视频’伪装,让评测从‘审美导向’走向‘功能导向’。
Qwen3家族训练秘籍公开:思考/非思考融进一个模型,大模型蒸馏带动小模型
Qwen3技术报告揭晓8款模型关键技术,采用双模式架构,训练和微调分段进行,还“大带小”蒸馏数据。其融合思考与非思考模式,训练分多阶段,Qwen Chat还全量上线深度研究功能。
多模态模型学会“按需搜索”,少搜30%还更准!字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略,通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制,用强化学习训练模型,使其按需搜索。实验显示,MMSearch - R1系统少搜30%还更准,为多模态大模型发展提供洞见。
蚂蚁dInfer框架,让扩散大语言模型推理速度再飙10倍,相同模型性能下超越自回归模型
蚂蚁开源dInfer框架,联合名校发论文阐述实现细节。它解决扩散模型推理难题,提出创新算法和系统优化策略,实验显示其推理速度远超Fast - dLLM和自回归模型标杆vLLM,代码已开源。
挑战 1 比特!ETH Zürich 秦浩桐:如何把大模型「塞进」小设备?| IJCAI 2026
IJCAI 2026大会上,秦浩桐给出创新解法,挑战无需重训的“后训练量化”极限,将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒,还指出极低比特量化的三大挑战。