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2024年5月27日 · 在 CV 领域，研究者一直把李飞飞等人创建的 ImageNet 奉为模型在下游视觉任务中能力的试金石。 在大模型时代，我们该如何评估 LLM 性能？ 现阶段，研究者已经提出了诸如 MMLU、GSM8K 等一些评估基准，不断有 LLM 在其上刷新得分。 但这些评估基准真的完美吗？ 思维链提出者 Jason Wei 在一篇博客中进行了深入的研究。 Jason Wei 首先列举了几种成功的评估基准，然后总结了评估基准失败的常见原因，共七条，包括样本数量少、评估基准太复杂等等。 进一步的，Jason Wei 认为有些评估工具命名方式并不完美，比如 HumanEval 虽然叫做人类评估，实际上并没有用到人类进行评估，只是因为问题是由人类创建的。
3 天前 · 主要思想是首先需要定位模型可能依赖的训练集中的样例，然后将它们从训练集中移除，以观察它们是否影响模型的测试性能。 对于数学推理，作者的假设是，在解决某个测试样本时，transformers 倾向于依赖与测试样本 “接近” 的训练样本来进行推理。 因此，作者在样本的二维空间中挖掉了一块正方形作为测试集（test square）。 根据假设，若模型在做 case-based reasoning，且模型依赖的是与 test sample 距离较近的 training sample 来做推理，那么模型将无法答对正方形中心附近的 test samples，因为模型在训练集中没有见过接近的样例。
2024年6月4日 · 当操作条件偏离参考操作条件时，对单电池和短堆性能和耐久性产生相对影响的因素被称为“应力”。. 通过改变操作条件、加载方式，并考虑机械 ...
2024年5月31日 · 北京时间5月30日晚，《时代》周刊公布2024年“全球100大最具影响力企业”（TIME100 Most Influential Companies），百度被评为全球领导者，是唯一入选该 ...
6 天前 · 该智能体功能模块拥有三大特性： 第一，快速构建个人专属智能体： 用户可以通过对话式界面构建个人专属智能体助手，无需代码开发，所创建智能体助手能够深度理解用户需求； 第二， 长期记忆 持续优化 ： 具备知识和任务的长期记忆能力，随着用户的频繁使用，可以根据用户习惯持续优化自身行为，越用越智能； 第三， 多方协作 ， 效率翻倍： 支持多个智能体协作，可以共同完成复杂任务，真正实现能效的倍数提升。 智能工作流编排： 无需编程 ， 将大模型快速融入企业 业务流程. 除了智能体模块之外，该团队还为多行业、多场景用户提供了拖拽式的智能工作流编排应用模块，将大模型功能无缝集成到日常工作和业务流程，助力客户轻松构建和管理复杂的业务流程，实现高度定制化的高阶智能体应用。 图 3：工作流编排模块功能展示.
2024年6月2日 · Mixtral、Llama 3 和 Phi-3：有什么新东西？首先，从最重要的话题开始：4 月发布的主要新模型。这一节将简要介绍 Mixtral、Llama 3 和 Phi-3。下一节将会更 ...
6 天前 · 全面建成31省（区市）算法仓，省级节点标配AI推理，实现全网的算法引入、调度和分发，并基于九天CV大模型，打造 1+1+N视联网监管大模型体系 ...
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