“Benchmark 用に AI モデルを使える Quota が付与されているのでドシドシ使った方が良い”
“最近，当问一些要求很高的技术性故障排除问题时，我用ChatGPT Thinking得到的结果比Gemini 3 Pro更准确。”
“这项研究强调了创建可靠指标的重要性，为更准确地评估人工智能新兴能力铺平了道路。”
“新款 Ryzen AI Max+ 392 在 Geekbench 上获得了单核 2917 分和多核 18071 分的成绩，整体表现令人印象深刻，与高端台式 SKU 相媲美。”
“Raspberry Pi 最新的 AI 配件带来了更强大的 Hailo NPU，能够进行 LLM 和图像推理，但价格是关键的决定因素。”
“从静态基准测试到动态评估的转变是现代人工智能系统的关键要求。”
“OpenAI推出了ChatGPT Translate，一个支持50多种语言的独立网络翻译工具，定位为谷歌翻译的直接竞争对手。”
“这篇文章讨论了 MoReBench 的开发或使用，它是一个旨在评估 AI 系统道德推理能力的基准。”
“通过用案例增强的推理引导LLM，而不是使用广泛的类似代码的安全规则，我们避免了对狭隘列举规则的严格遵守，并实现了更广泛的适应性。”
“关键是 (1) 1B级GGUF，(2) 量化(Q4为主)，(3) 不要过度增加KV缓存，并紧密配置llama.cpp (=llama-server)。”
“我是一个非常“实战派”的AI用户。 我在日常工作中将AI用于代码、文档创建和调试。”
“而且，GLM-4.7 在基准测试中超越了 Claude Sonnet 4.5。”
““这篇文章为日语 SLM 提供了有价值的基准，对于构建日语应用程序或本地部署 LLM 的开发人员来说，这是一个重要的考虑因素。””
“本文仅仅是个人体验备忘和杂感。”
“AIでデータ分析-データ前処理(48)-：タイムスタンプのソート・重複確認”
“Gemini API を本番運用していると、こんな要件に必ず当たります。”
“"自分は去年1年間で3,000回以上commitしていて、直近3ヶ月だけでも600回を超えている。毎日10時間くらいClaude Codeを使っているので、変更点の良し悪しはすぐ体感できる。"”
“由于近年来机器学习和LLM的发展，向量搜索被广泛使用。”
“"AntiGravityで書いてみた感想 リリースされたばかりのAntiGravityを使ってみました。 WindSurfを使っていたのですが、Antigravityはエージェントとして自立的に動作するところがかなり使いやすく感じました。圧倒的にプロンプト入力量が減った感触です。"”
“N/A (未提供文章内容，因此无法提取引言)”
“Falcon-H1R-7B，一个7B参数的推理专用模型，在数学、代码和通用基准测试中与许多14B到47B的推理模型相匹配或超过它们，同时保持紧凑和高效。”
“DeepSeek mHC重新构想了关于AI规模的一些既定假设。”
“Opus 4.5 不是我迄今为止所拥有的普通 AI 代理体验”
“Marktechpost发布了AI2025Dev，其2025年分析平台（AI开发人员和研究人员无需注册或登录即可使用），旨在将今年的AI活动转换为可查询的数据集，涵盖模型发布、开放性、训练规模、基准性能和生态系统参与者。”
“INSTRUCTIONS:”
“PC级小型语言模型（SLM）的准确性比2024年提高了近2倍，大大缩小了与前沿云端大型语言模型（LLM）的差距。”
“通过将这些不同的AI组件统一到一个易于适应的平台中”
“我们的方法依赖于所考虑空间上点到超平面距离的统一公式。”
“当前的音频评估面临三个主要挑战：（1）音频评估缺乏统一的框架，数据集和代码分散在各种来源中，阻碍了公平有效的跨模型比较”
“完整的MI400系列满足了广泛的基础设施和客户需求”
“与当前的Blackwell架构相比，Rubin的训练速度提高了3.5倍，推理成本降低了10倍。”
“我认为由于所提供的价值主张，Gemini将赢得所有公司中整体AI的通用使用。”
“Transformer（ChatGPT，又名Generative Pre-Trained Transformer的基础）的发明者之一表示，它现在正在阻碍进步。”
“HY-MT1.5由HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B两个翻译模型组成，支持33种语言的互译，包括5种民族和方言变体”
“我们的研究结果表明，最佳检测器高度依赖于训练数据集中错误示例的总数，而额外的健康示例在大多数情况下提供的益处微不足道。”
“AI从单纯的“对话工具”发展为具有自主计划和执行能力的“代理（Agent）”...”
“作者说：“然而，目前的现实是 DGX Spark 比宣传的慢得多，或者库尚未完全优化，或者可能还有其他问题，因为这两种库的性能都低得多，而且我不是唯一一个获得这些速度的人。””
“用历史性的、前所未有的国际事件来给克劳德一个惊喜，不知何故很有趣。这是一次真正的学习经历。”
“Google Ultra 125美元是否比ChatGPT PRO 200美元更好？我想用它来进行哲学博士的学术研究，以及深入的医学分析（我的女朋友）。”
“LeCun 说“结果被稍微篡改了”，并且团队“对不同的基准测试使用了不同的模型以获得更好的结果”。他还表示，扎克伯格“真的很生气，基本上对所有参与者都失去了信心”。”
“Yann LeCun 承认 Llama 4 的“结果被稍微篡改了”，并且团队使用了不同的模型来进行不同的基准测试以获得更好的结果。”
“FineTec 在具有挑战性的 Gym99-severe 和 Gym288-severe 设置中分别实现了 89.1% 和 78.1% 的 top-1 准确率，证明了其鲁棒性和泛化能力。”
“生成式分类器...可以通过对所有特征（核心特征和虚假特征）进行建模来避免这个问题，而不是主要关注虚假特征。”
“最佳模型的加权F-score为0.898，而运行在CPU上的管道每100个文件的处理中位时间为498秒。”
“DarkEQA通过评估在受控退化下的以自我为中心的观察结果的问答，隔离了感知瓶颈，从而实现了可归因的鲁棒性分析。”
“MSACL在简单的奖励下实现了指数稳定性，并快速收敛，同时对不确定性表现出显著的鲁棒性，并推广到未见过的轨迹。”
“RAIR即使对表现最佳的GPT-5也提出了足够的挑战。”
“所提出的采样器在相同的NFE预算下持续提高样本质量，并且可以与最先进的高阶采样器竞争，有时甚至超越它们。”
“表现最佳的 MLLM 仅达到 58.0% 的准确率。”
“ROME 在 SWE-bench Verified 和 Terminal Bench 等基准测试中表现出色，证明了 ALE 基础设施的有效性。”