「过程评估」共找到 1016 篇相关文章
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
AutoDev CLI：打造 AI 生成的 AI Agent 质量保障与验证架构
文章介绍AutoDev CLI，它基于AutoDev MPP架构构建，旨在解决上一代AutoDev智能体测试难题。阐述其起步、迭代、演进、集成过程，实现从AI生成代码到验证、生成测试系统的转变，带来可验证、可演化、可移植的优势。
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
小白必读：到底什么是FP32、FP16、INT8？
文章介绍FP32、FP16、INT8等数字存储格式类型。指出它们是评估算力前提，不同格式在精度、范围、内存占用和计算速度上有差异，还提及多精度与混合精度计算，以及不同硬件对格式的支持情况。
管你模型多大，250份有毒文档统统放倒，Anthropic：LLM比想象中脆弱
Anthropic等联合研究打破传统观念，只需250份恶意文档就能在参数规模从6亿到130亿的LLM中植入后门，且与模型规模及训练数据量无关。研究还测试了特定后门攻击，评估了多种训练配置。
Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。
7B模型对标GPT-4o，全球首个医疗代码生成大模型训练平台来了
研究团队发布全球首个医疗代码生成大模型训练平台MedAgentGym，提供评估基准和训练生态，提升大模型医疗代码生成与推理能力。经其训练的Med - Copilot - 7B达GPT - 4o相当水平，解决医疗AI编程瓶颈。
DeepSeek-R2为什么还没发？
全网期待的DeepSeek - R2再次被曝推迟。The Information称因CEO不满其表现，且可能因缺英伟达H20芯片致研发慢。回顾其“难产”过程，网友看法不一，有人认为延迟值得，有人推测要等V4。
OpenAI久违发了篇「正经」论文：线性布局实现高效张量计算
OpenAI 近日发布研究论文，提出用于高效张量映射的统一代数框架 Linear Layouts，解决了 Triton 等深度学习编译器中长期存在的难题。该框架是使用二元线性代数的张量布局通用代数形式，评估显示其优化版 Triton 性能有提升。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。