「技能评估」共找到 1021 篇相关文章
ClockBench:一个简单的钟表测试让AI全线溃败
ClockBench测试让11个多模态大模型与5个普通人认钟表时间,人类平均准确率89.1%,最好的AI仅13.3%。AI在复杂钟面表现差,却能处理抽象指令。该测试暴露视觉AI空间推理缺陷,对评估有启发。
宇树新机器狗太猛了!1米高石阶轻松爬,越野快到出残影,网友:这不是AI生成的???
宇树新机器狗Unitree A2星际猎影实力惊人,全视频无加速展示跑酷、爬山等技能。它有超广角激光雷达3D感知系统,能自主避障,还很轻、强、快,承载能力佳,官方未公布售价和上市日期。
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。
Kubernetes 被 AI 打回“半成品”!K8s 之父发出警告:代码生成越快,程序员越危险
Kubernetes联合创始人Brandon Burns表示,AI让Kubernetes回到‘未完成’状态,它得适应GPU调度等新需求。他还谈到AI对编程工作的影响,如代码审查成核心技能,未来编程语言或为AI设计。
反转!LeCun刚转发「全球最快开源推理模型」,ETH苏黎世就直接打假
上周,MBZUAI与G42等开源号称「全球最快的开源AI推理模型」K2 - Think,引发广泛关注,图灵奖得主Yann LeCun也转发相关推文。但三天后,ETH苏黎世研究员发文指出该模型存在数据污染、评估方式不合理等问题。
对话清华商宇丨从生成视频到支撑行动,世界模型需要新的评测标准
文章围绕清华团队提出的 WorldArena 评测框架展开。它针对具身世界模型,对过去沿用视频生成的评测逻辑重新审视,从视觉质量和功能性任务两维度评估,推动世界模型从‘生成世界’迈向‘使用世界’。
让问题不过夜:交易领域“问诊”Agent实践
文章针对研发支持中的痛点,构建智能Agent系统,将问题抽象为业务答疑与问题诊断两类能力。介绍了系统架构、构建演进、知识体系、质量评估等内容,还展示实战成效,指出当前边界与下一步方向。
机器人的「GPT时刻」来了?丰田研究院悄悄做了一场最严谨的VLA验证实验
丰田研究院(TRI)团队研究大型行为模型(LBM),在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著,预训练小数据量也能带来增益,预示机器人通用大模型或到来。
告别死记硬背!SkillRL自动提炼Skills持续进化
大型语言模型智能体常孤立运行,难从经验学习。SKILLRL受人类技能启发,提出有效经验迁移需抽象。它通过经验驱动的技能蒸馏、分层技能库和递归技能进化机制,在多实验中表现出色。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板,其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型,指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系,明确高质量长文数据条件,给出核心能力的数据配方与评估法,还整理数据集和基准,提出待解问题。