「测试任务」共找到 3326 篇相关文章
大模型微调评测入门:看懂这些指标,才知道模型好不好
文章指出大模型微调中很多新手重“调”轻“评”,评测是决定模型落地的关键。介绍分类和生成任务评测指标,给出实操步骤,还说明如何综合判断模型好坏,最后展望评测技术朝自动化等方向发展。
从操作系统到Agent Team,字节Seed 2.0来了!
作者受字节内测邀请,对豆包大模型Seed 2.0进行多方面测试。在APP开发、多模态理解、操作系统构建、Skills调用、真实项目开发等测试中表现出色,虽有小缺点,但整体提升大,值得试用。
实证:现在的LLM根本不会Reasoning!
论文指出当前大推理模型(LRM)如DeepSeek - R1等可能只是在表演“思考秀”,遇到复杂问题就崩溃。研究者用4个可控谜题测试,有三大颠覆发现,还揭示思考过程的荒诞现象,直指行业痛点并给出发展方向。
硅谷今日最热具身模型!不用后训练,看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1,主打上下文学习,能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%,远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。
一个模型统一4D世界生成与重建,港科大One4D框架来了
港科大研究团队提出 One4D 框架,可统一 4D 生成与重建,构造同步输出多模态的视频扩散模型,支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点,用合成与真实数据混合策略训练,实验表现佳。
安全垂类小模型效果能超过大模型?看看以色列Novee的效果
跟踪AI渗透测试等开源应用发现,通用大模型成本高、功能受限。以色列Novee融资5150万美元并发布4B小模型,测试效果超Claude 4 Sonnet。其靠两阶段训练和浏览器反馈提升能力,有投资说明有价值。
Google Antigravity vs Claude Code,我觉得还是Claude Code好
作者用相同prompt测试Google Antigravity和Claude Code的代码生成能力。Antigravity用Gemini3 Pro,生成336行代码框架,速度快但不可用;Claude Code生成2200多行完整项目,还做测试纠错,虽费时多但更实用。
一句话复刻谷歌!我用智谱新开源的GLM-4.5,把Agent开发打回了简单模式。
智谱AI深夜发布开源的新一代旗舰模型GLM - 4.5,目标成为最强Agent基座。它能一句话复刻搜索引擎,多能力原生融合,在多项测试中表现出色,推理快、价格低,还通过多关压力测试,且开源成本低。
1M 上下文时代太费 Token,告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文,虽能支撑长任务,但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例,介绍做好会话管理的多种省钱方法,如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
英伟达全新开源模型:三倍吞吐、单卡可跑,还拿下推理SOTA
英伟达推出专为复杂推理和agnet任务打造的开源模型Llama Nemotron Super v1.5,实现SOTA表现,吞吐量提至前代3倍,可单卡高效运行。它采用NAS优化架构,经多数据集训练,现已开源。