「成果评估」共找到 1411 篇相关文章
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
从Claude隐形水印回望GenAI时代信息隐藏：嵌入水印如何保证无损？
2026年Anthropic新版Claude模型嵌入隐形水印，引发对水印是否伤模型的质疑。可证安全隐写理论为解决此问题提供支撑，中科大等团队取得诸多成果，将“可证无损”从内容延伸到模型，还探讨了水印攻防。
多智能体在「燃烧」Token！Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
Auto Research时代，AI Scientist的第一场药企实习考验｜甲子光年
AI Scientist从大模型做题家进化为自动化科研助手，但从demo到应用面临买单难题。Phylo等团队构建BiomniBench评估框架，让AI做药企真实数据分析，结果显示AI表现超人类实习生，且有速度和成本优势，但也存在偏科问题。
4万星开源项目被指造假！MemGPT作者开撕Mem0：为营销随便造数据，净搞没有意义的测试！
高人气开源智能体记忆项目Mem0在论文中称在LOCOMO上打败所有人，MemGPT联合创始人公开指控其测试无意义、数据造假。二者都为解决大模型长期记忆问题，Letta认为能力比工具重要，并给出评估智能体记忆能力的方法。
万字硬核解读SAM 3：不止分割一切，它开始理解世界了
Meta的SAM 3能理解语义，实现可提示概念分割。它支持开放词汇、全实例分割等，架构有创新，数据引擎高效。评估显示其性能优异，与MLLM结合成SAM 3 Agent后推理分割能力强，但在专业领域和复杂场景有局限。
从社区数据出发，再看大模型开源开发生态全景与趋势
蚂蚁开源先后在527蚂蚁技术日和外滩大会发布大模型开发生态开源项目全景图1.0和2.0版本。2.0版更新评估方法，呈现生态新变化，还分析技术趋势、开发者分布，提及项目进出情况及TensorFlow衰落等。
谢赛宁团队新基准让LLM集体自闭，DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro都是零分
纽约大学等8家机构研究者提出LiveCodeBench Pro竞技编程基准测试，评估了Gemini 2.5 Pro等前沿大模型。发现当前模型有显著不足，在无外部工具时，高难度题通过率为0，LLM与人类大师级水平差距明显。
蚂蚁 | 提出代码检索/重排基准：CoREB，揭开高分榜背后的三大幻觉，现已接入MTEB
蚂蚁研究人员提出代码检索与重排评测基准CoREB，解决现有基准相关性软、数据污染、任务方向单一问题。它已集成进MTEB，收录19个模型×6个任务评测结果，为代码检索模型评估提供新基线。
只用国产GPU训练的大模型性能飙升100%！国内唯一，更懂你
科大讯飞发布全国产算力训练的讯飞星火X1.5，推理效率暴涨100%，综合性能跻身全球顶级。还首发非自回归语音大模型架构，效果提升、成本降低。此外，展示多领域应用成果，发布相关产品，开源智能体平台。