「评估激励机制」共找到 718 篇相关文章
速度提升,能力却暴跌?扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告,揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷,落后自回归模型。还分析其失败原因,提出评测框架,明确能力边界并给出研究建议。
《多模态大语言模型技术发展报告》正式发布 | 中科算网算泥社区
2月5日,中科算网算泥社区发布《多模态大语言模型技术发展报告》。报告回顾多模态大模型发展历程,剖析核心技术创新,展示应用实践,分析挑战与机遇,为各界提供参考,推动多模态AI技术发展。
Gemini 3预训练负责人警告:模型战已从算法转向工程化!合成数据成代际跃迁核心,谷歌碾压OpenAI、Meta的秘密武器曝光
2025年底大模型“年终决战”,Gemini 3强势突围。其预训练负责人Sebastian Borgeaud指出,谷歌转向“做系统”,AI进入“数据有限”阶段,合成数据等构成未来进化路径,还分享了预训练热点与挑战。
港科大教授实测AI眼镜“作弊”:30分钟碾压95%的学生,把传统教学评估体系整破防了
香港科技大学教授团队让搭载ChatGPT - 5.2的乐奇AI眼镜参加《计算机网络原理》期末考,30分钟得92.5分超95%学生。此测试暴露AI眼镜功耗和清晰度问题,也引发对传统教学评估体系的反思。
「AI 100」榜单启动招募,AI产品“年会”不能停丨量子位智库
2025年国内AI产品领域涌现众多关键词与颠覆性产品。为把握市场动向,量子位智库2025年度「AI 100」榜单开启招募,分三大板块评选,采用双重评估体系,含多周边内容。
这个框架让大模型省下50%内存,合并专家不如直接删掉?
Cerebras Research提出REAP框架,通过专家剪枝和合并技术压缩SMoE模型,能让模型‘瘦身’并保持性能,可省50%内存,但社区测试有不同结果,且存在调度开销等问题。
大模型开发者必读!拆解世界级AI模型的诞生,Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》,分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容,强调数据质量重要性,还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。
大模型“精细化”对齐,真实性提升25.8%刷新SOTA!token级精准编辑,无需训练即插即用
北航团队在EMNLP 2025提出Token - Aware Editing (TAE)方法,从token层面解决传统表征编辑技术问题,无需训练、即插即用,在多个对齐维度显著提升,如在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%。
Embodied Arena:业界首个统一具身大脑评测平台重磅发布,30+模型全面对比揭示关键洞察
具身智能火热,研究者常感茫然。Embodied Arena评测平台上线,它全面统一且持续演进,涵盖22+基准测试和30+模型,构建评估体系,揭示关键洞察,为具身模型发展指引方向。
科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
该综述提供科研智能体构建指南,提出三级分级系统,阐述构建流程与能力增强方法,涵盖知识组织、注入、工具集成,还提及基准评估和未来研究方向,促进AI与自然科学融合。