「三层评测框架」共找到 2233 篇相关文章
Codex在推理框架上能蹬出什么优化
作者复盘用Codex在SGLang中的实践,原本需3 - 4个月的工作量现缩短为1个半月。介绍保证代码质量方法,分享印象深刻的debug经历,列举在SGLang用Codex一个月的优化成果,还提及Claude Code使用遇阻。
Helidon 引入 Agent 能力,Java 框架开始内建 AI 编排
Oracle 发布 Helidon 4.4.0 版本,对齐 OpenJDK 发布节奏,纳入 Java Verified Portfolio。引入新核心能力、Helidon JSON 库,还增强与 LangChain4j 集成,支持智能体编排。
下载量超 1300 万,昇思 MindSpore:AI 框架迈入“超节点时代”
开源五周年,昇思 MindSpore 成绩亮眼,下载量超 1300 万。它完善大模型、部署、科学计算等核心能力,还提出 HyperParallel 架构应对新挑战,正式版及套件明年上半年发布,未来社区将多方向推进。
AI精准编辑门槛大降:开源框架提升编辑一致性,即插即用
近日,中山大学、香港中文大学等团队发布研究成果ProEdit。它通过对注意力机制和初始噪声潜在分布处理,实现高精度图像与视频编辑,无需训练、即插即用,解决编辑效果与一致性平衡难题。
终结数据荒!智源开源首个Deep Research数据合成框架InfoSeek
在大模型深度研究中,高质量数据是短板。近日,智源研究院发布首个面向深度研究的开源数据集InfoSeek,提出「扩散 - 回溯」数据合成方法,用3B模型在基准测试中接近商业模型表现,且数据集可扩容。
RAG终极框架!港大开源RAG-Anything:统一多模态知识图谱
香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything,构建统一多模态知识图谱架构,解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容,提供端到端方案,有多种优势及应用模式,还给出部署指南和未来展望。
Claude 和 Manus 还要人工搭框架?小米直接让 Agent 自我进化
6月12日小米Darwin Agent Team发布论文《HarnessX》,用“系统自进化”终结Harness人工调优时代,带来性能跃升。其让Harness成为“一等公民”,有可组合等特质,还能与模型协同进化,虽有局限但成热门方向。
AI能否独立开展科研?ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺
ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试,由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力,通过信息梯度设计,让模型在不同指导量下完成科研任务,结果显示当前AI离自主科研有明显距离。
Claude 5史诗级泄露,史上最强编程模型评测炸裂!核心秘密曝光
Anthropic的Claude Sonnet 5即将发布,已存在于谷歌基础设施中,性能领先谷歌‘Snow Bunny’一代。它价格比Opus 4.5便宜50%,有100万token上下文窗口,SWE - Bench成绩超80.9%,还有自动开发团队模型。
BrowseComp等评测集第一,秘塔推出「深度研究」,已开启免费公开访问
世界变化快,AI领域新概念不断。秘塔在上线“浅度研究”五个月后,将其升级为“深度研究”。该模块最初由OpenAI推出,秘塔版可免费公开访问,准确率优,还让研究过程可见。