「LLM评估」共找到 1596 篇相关文章
必看!Sebastian Raschka新博客盘点了所有主要注意力机制
著名AI技术作家Sebastian Raschka发布博客《现代LLM中注意力变体的可视化指南》,回顾近年开发并用于开放权重架构的注意力变体,包括多头、分组查询、多头潜在等注意力机制,还分析各机制特点、应用场景及优劣势。
Karpathy最新手搓!复现GPT-2成本狂降600倍:仅需507元3小时训练「最好的AI学习项目」
Andrej Karpathy的个人项目nanochat更新,现训练GPT - 2级别的LLM成本低于100美元,在单个8XH100节点上仅3小时花约73美元,较7年前成本降600倍,还列出关键优化技术,设排行榜。
卡帕西:强化学习很糟糕,但其他所有方法都更糟
卡帕西在近两小时访谈中解答诸多问题。他认为AGI成熟约需十年,现有的LLM有认知缺陷,强化学习糟糕但其他方法更差,AGI将延续2%GDP增长趋势,还谈及自动驾驶、教育等方面看法。
专业医生远不如AI模型?OpenAI推出医疗开源测试基准HealthBench,o3表现最强
OpenAI推出医疗开源测试基准HealthBench,由262位多国医生合作打造,含5000段真实健康对话。评估显示o3综合表现最佳,顶尖AI处理任务能力超无辅助医生,HealthBench更真实专业有区分度,但也有局限。
工程知识引擎:Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中,AI编程智能体虽能写代码但难理解代码,缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎,整合多维数据源,有向量检索等六大能力,经评估可提升智能体效率与代码质量。
All in AI 两年,AI 代码采纳率突破 50%!安克创新龚银:AI 平台一旦过时,我们会毫不犹豫重构
安克创新2023年决定All in AI,探索适配内部运营与新的产品形态。这两年有项目放弃也有成果,如代码采纳率突破50%。其评估AI落地可行性关注业务、技术、团队成熟度,还采取差异化管理应对创新的ROI问题。
阿里重磅开源!Open Code Review:一周 5k star,为你的代码保驾护航
阿里开源 Open Code Review,它前身是内部 AI 代码评审助手,经大规模验证。该工具结合确定性工程与 Agent,解决通用 Agent 评审代码的问题,在准确率、效率等方面表现出色,还介绍了使用方法和评估方式。
一年磨一剑,今年最炸机器人Demo来了!1亿美元种子轮团队出手,单个模型解锁单手打蛋解魔方弹钢琴
Genesis AI发布机器人基础模型GENE - 26.5,让机器人可自主完成烹饪、实验室操作等复杂任务。该团队全栈自研,从硬件、数据、模型到训练评估都有独特方案,曾获1.05亿美元种子轮。
32B逆袭GPT-5.2:首个端到端GPU编程智能体框架StitchCUDA问世
现有LLM自动化CUDA方法难处理端到端GPU程序,StitchCUDA提出多智能体框架+基于Rubric Reward的Agentic RL方案,分解任务、优化训练,在实验中成功率和加速比远超其他方法,解决Reward Hacking问题。
清华孙茂松团队 × 深言科技:以解释作为训练信号,让 8B 模型在幻觉检测上反超闭源大模型
大语言模型幻觉问题待解,成本与算力需求攀升。清华孙茂松团队联合深言科技提出FaithLens模型,把幻觉检测提升为整体评估,以解释作为训练信号,8B模型在多任务上超闭源大模型。