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全部 574 篇 →DecisionPivot:用对比组诊断决策模型的置信与排序
DecisionPivot 用对比组、概率排序与校准诊断决策模型,暴露聚合准确率掩盖的真实差异。本文整理方法要点、关键数字、复现所需条件与适用边界,帮助判断是否值得接入评测。
AdaExploreBench:测 Agent 能否主动探明并适应隐藏规则
这篇论文把"环境会变"做成可测的隐藏规则与隐式漂移,用交互式基准暴露 Agent 的真实短板:会推理,但不会主动取证,也发现不了旧证据已过期。
接入 Harness² 的工程取舍:双后端、递归评测与沙箱风险
从双后端接入、8类组件拆分到递归评测,本文给出 Harness² 的可执行落地步骤,并用公开数据说明收益、测试时计算成本与沙箱风险,帮助判断是否值得引入。
JointCoreBench:用组删除基线把Agent记忆选取的评测成本降62.9%
论文指出单条记忆影响力排序无法处理冗余与联合必要证据,提出 JointCoreBench 基准与 JointCore 组删除基线。在 6912 个精确条件下,JointCore 以 100% 成功率找到最小代价充分集,子集评测次数从 30 降至 11.13,活跃记忆压缩 87.8%。跨 4 个模型族 432 任务,平均模型查询仅 10.28 次,最小代价回收率 50.6%。
别只看问答准确率:Agent记忆评测的16个百分点缺口
这篇论文指出下游问答准确率会把记忆错误和检索、生成错误混为一谈,并提出30条事实演化轨迹的FEB-30基准,用内在评测把记忆本身单独测出来。
微软MAI-Base-2模型宣称以四分之一算力超越GPT-5.6驱动模型
微软AI业务CEO苏莱曼称其自研MAI-Base-2模型在预训练阶段仅用OpenAI四分之一算力即超越同类产品,并比DeepSeek高效十二倍,引发行业对算力效率竞争的关注。
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