「自动化评估」共找到 1147 篇相关文章
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。
人类已成少数派！DeepMind 研究科学家：广告没人看了，互联网上AI的流量已经超过了真人
Google DeepMind高级研究科学家Nenad Tomašev预测，未来世界主要网民将是智能体。他指出智能体虽能自动化工作，但存在安全风险，如认知单一化、网络陷阱等，还探讨了协作模式、安全防护及未来形态。
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。
VL-LN Bench：模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景
上海人工智能实验室等研究者完成VL - LN Bench，模拟真实导航场景。它构建自动化数据收集管线，依托InternVLA - N1训练评测。结果显示主动对话可提升表现，但当前方法在实例感知对齐等环节有短板。
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。
256块NPU训成8B视频模型、超越Sora等一众闭源！抖音内容技术团队开源ContentV
近日，抖音内容技术团队开源ContentV，这是面向视频生成任务的高效训练方案。用256块NPU约4周训成8B参数模型，在多评估维度效果与主流方案相近，还探索了有限算力下训练路径，现推理代码与权重已开放。
JCP | 南科大邹欣桐、王建春等：神经算子在三维湍流预测中的不确定度和稳定性分析
本文以三维各向同性湍流为例，提出面向神经算子的可信度评估框架，考察预测误差不确定度、长时迭代稳定性及流场时间相关性对模型可靠性的影响。结果显示，物理约束和合理时间步长可提升模型稳定性与可靠性。
比 Context7 更靠谱：Exa-code 靠 1B+ GitHub 与 Stack Overflow 减少幻觉
Exa团队索引超1B+文档、GitHub仓库等内容，exa - code对其混合搜索、分块处理。它是首个为编码代理制作的Web规模上下文工具，在代码幻觉评估中表现超流行网页搜索工具，核心技术有专为AI的搜索引擎和高效返回上下文。