「可靠性指标」共找到 363 篇相关文章
第六章 Coding优先编的是「过程与约束」,不是「参数」
本章以开面包店类比训练大模型，介绍 AutoResearch 自主实验框架。它将研究生助理工作循环交给 Agent，在固定时间用单一指标判断好坏。仓库获约 64.7K Stars，Karpathy 设计哲学为极简主义与固定约束。
效果、性能双突破，快手OneSug端到端生成式框架入选AAAI 2026
查询推荐是电商搜索关键功能，传统方法有局限。快手提出OneSug端到端生成式框架，统一多阶段，提升效果与效率，成果入选AAAI 2026，已在快手电商全量推广，显著提升多项指标。
告别黑箱解释！首个潜变量自动解释框架 | CIKM'25
深度生成模型内部运作如「黑箱」，潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架，经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步，为潜变量生成易懂解释，提升模型解释质量与可靠性。
ICCV 2025 | UniOcc: 自动驾驶占用预测与推理统一数据集及基准平台
来自多所高校团队在ICCV 2025发表统一基准框架UniOcc，融合多源数据，有体素级运动流标注等创新，提出免真值评估指标，支持协同预测，已开源，能推动自动驾驶迈向新阶段。
拒绝不必要Think：微软&北大提出第一种自适应大型混合推理模型
大型推理模型冗长思考开销大，微软研究院和北大提出大型混合推理模型（LHRMs），它能依查询上下文决定是否思考。介绍了两阶段训练流程、评估指标，实验显示其超越现有模型且效率高。
关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解
文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算，发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标，导致异常，还给出GEMM Kernel性能分析建议。
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
AI提效20%，我们程序员加班却越来越狠：老板量生产力的尺子，歪了？
文章指出 AI 虽提升编码效率，但整体提效有限，企业衡量开发者生产力的指标易走偏。不同行业对 AI 应用态度不同，企业需合理管理 AI 成本，未来人的价值体现在复杂工作中。
知识增强LLM与搜索引擎用户的感知信息价值差异比较研究
研究选取文心一言与百度搜索引擎，探究不同任务复杂性、信息获取场景下，用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异，还给出两类工具优化建议。
上周做了场内部分享，关于我做AI这三年来总结的内容创作方法论。
作者分享做AI内容创作三年总结的方法论，指出做内容本质是讲故事，介绍获取信息、找角度、创作三步法，还给出公众号数据运营指标，认为做内容需长期练习，有成就感在于让读者感世界有变化。