标签

 基准测试 

相关的文章:

这是一个基准测试文章列表页,包含了关于基准测试的多个领域的文章,涵盖了语言代理、动作识别、三维重构和神经网络等方面的内容。

蓝点网 -

英特尔被发现CPU跑分作弊 针对基准测试软件进行针对性的性能提升

没想到跑分作弊这事儿在 PC 平台也能看到,日前标准性能评估公司 (即 SPEC,Standard Perfo […]

标准性能评估公司SPEC撤销了2600多项测试结果,因为发现英特尔针对SPEC标准进行了作弊。英特尔使用了专门针对某些基准测试的编译器,使测试结果夸大了9%。这主要影响工业和教育客户。这种作弊行为在移动平台和安全行业也不罕见。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

文本转 SQL 中噪音效应的理解:BIRD-Bench 基准测试的研究

文本到结构化查询语言(SQL)的转换对于使结构化数据库可以广泛访问而无需专业知识至关重要。这项研究深入分析了广泛使用的 BIRD-Bench 基准测试中噪声的分布和类型,以及噪声对模型的影响。我们发现问题和黄金查询中的噪声在数据集中普遍存在,域之间的数量存在差异,并且噪音类型分布不均。不正确的黄金 SQL 查询会生成不正确的黄金答案,对基准测试的可靠性有重大影响。令人惊讶的是,在纠正后的 SQL 查询上,零翻译基准超过了最先进的提示方法的性能。我们得出结论认为,信息噪声标签和可靠的基准测试对于开发能处理不同类型噪声的新文本到 SQL 方法至关重要。

这项研究分析了BIRD-Bench基准测试中的噪声分布和类型,发现噪声对模型的影响很大。纠正后的SQL查询在性能上超过了最先进的提示方法。信息噪声标签和可靠的基准测试对于开发新的文本到SQL方法很重要。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

近似高斯过程的基准线和基准测试建议

高斯过程是机器学习工具箱中成熟且广泛使用的组成部分之一。论文提出了一种基于方法所期望的指标来比较高斯过程的近似方法的建议,并开发了一种训练过程,使用户不需要进行选择。研究结果表明,根据这些建议进行基准测试可以更清楚地了解领域的当前状况,并揭示了未来研究需要解决的问题。

高斯过程在小型、结构化和相关的数据集上提供了一种有吸引力的回归方法。一个框架被提出,用于确定高斯过程在给定问题上的适用性,并建立一个强大且明确的高斯过程模型。该框架给出了有经验的高斯过程实践者的决策指南,重点关注核函数设计和计算可扩展性选项。一个冰川海拔变化的案例研究证明了该框架的有效性。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

大规模多元文化知识获取与语言模型基准测试

通过从维基百科文献到链接页面的导航,建立文化知识的多元多样化采集方法与 CultureAtlas 数据集,该数据集涵盖了各种亚国家地理区域和族群,用于评估语言模型在文化多元背景下的表现和开发具有文化敏感和意识的语言模型,以促进数字领域中全球文化的更具包容性和平衡的表达。

通过维基百科文献和链接页面导航,建立了CultureAtlas数据集,用于评估语言模型在文化多元背景下的表现和开发文化敏感的语言模型,促进全球文化的包容性和平衡表达。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

评估自主编队算法的基准测试平台的设计与实现

自主驾驶车队展现中短期机会以提高运营效率和挽救生命。本文介绍了一个可以评估和基准测试装载传感器的 1/10 比例车辆车队算法的测试平台,通过对典型车队场景进行变速的参考轨迹跟踪的实验,评估了线性反馈和两种分布式模型预测控制算法,并验证了算法的性能随车队规模增加而增加,结果表明分布式模型预测控制算法在硬件和仿真中优于线性反馈。

自主驾驶车队算法测试平台评估了不同控制算法的性能,结果显示分布式模型预测控制算法优于线性反馈。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

LoTa-Bench: 为具有体现性代理的面向语言任务规划器进行基准测试

提出了一个针对家庭服务实体代理的任务规划性能自动量化基准系统,对大型语言模型和提示进行了广泛实验,并探索了基线任务规划器的多个改进,预计该基准工具将加快语言导向的任务规划器的发展。

最近,TaskBench和TaskEval被引入来评估语言模型在任务自动化中的能力。实验结果表明,TaskBench是一个全面可靠的基准,能够有效反映语言模型的能力。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

使用 LoCo 和 M2-BERT 进行长上下文检索模型的基准测试和构建

为了解决长文本检索中的问题,研究人员引入了 LoCoV1 任务基准和 M2-BERT 检索编码器,通过预训练和微调方法,实现了对长文本的高效检索能力。

本文介绍了支持高达32,768个令牌的长上下文LLMs,通过预训练和上采样长文本数据集构建。模型在语言模型、合成上下文探索任务和研究基准上表现出一致的改进。通过指令调整过程,70B变体在长上下文任务中超过了gpt-3.5-turbo-16k的整体性能。此外,对Llama的位置编码和预训练过程中的设计选择进行了深入分析。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

利用分类数据集和它们的语义层次对视觉语言模型进行开放式视觉问答基准测试

通过提出创新的评估方法并修正现有的视觉问答基准,我们的研究旨在推进我们对文本生成视觉语言模型能力的理解,提出了一种基于著名视觉分类数据集的新型视觉问答基准,可以对文本生成视觉语言模型进行细粒度评估,并与辨别性视觉语言模型进行比较。我们建议利用标签空间的语义层次结构为细粒度分类任务中的粗略答案提出自动生成的后续问题,以改善评估模型预测的传统自然语言处理和基于语言模型的度量标准。我们进行了人工评估研究,基于这项研究,我们决定采用最终的度量标准。我们将我们的基准应用于一套视觉语言模型,并详细比较了它们在对象、行为和属性分类方面的能力。我们的研究为更精确、有意义的评估奠定基础,促进了视觉语言建模领域的有针对性进展。

通过创新评估方法和修正视觉问答基准,推进对文本生成视觉语言模型能力的理解。提出新的视觉问答基准,细粒度评估文本生成视觉语言模型,并与辨别性视觉语言模型进行比较。利用标签空间的语义层次结构为细粒度分类任务中的粗略答案提出自动生成的后续问题,改善评估模型预测的传统自然语言处理和基于语言模型的度量标准。进行人工评估研究,并采用最终的度量标准。将基准应用于视觉语言模型,并比较它们在对象、行为和属性分类方面的能力。促进了视觉语言建模领域的有针对性进展。

相关推荐 去reddit讨论

BriefGPT - AI 论文速递 -

V2VSSC:一项用于感知的三维语义场景补完基准测试,基于车辆到车辆通信

通过车到车通信,提出了一种解决语义场景补全 (SSC) 中的遮挡和短距离感知等问题的新框架,实验证明通过车到车通信可以提高 8.3%的几何度量 IoU 和 6.0%的平均 IoU (SSC 性能)。

DepthSSC是一种基于单目摄像机的三维语义场景完成方法,通过结合ST-GF模块和几何感知体素化解决了空间错位和畸变问题。在SemanticKITTI数据集上评估,DepthSSC表现出了有效捕捉三维结构细节的能力,并取得了最先进的性能。该研究为基于单目摄像机的三维语义场景完成研究提供了新的视角。

相关推荐 去reddit讨论

热榜 Top10

最近读过

  1. 纵向数据的一致性预测 - 约读过
  2. 使用 C# 和 Rust 优化 Amazon Lambda 函数扩展 - 约读过
  3. App+1 | 把 CLIP 搬进 iPhone,让 AI 替你在相册中「大海捞针」 - 约读过
  4. 构建知识管理系统 - 约读过
  5. 在 Markdown 中优雅绘图 - 约读过
  6. How to Use LaTeX in Markdown - 约读过
  7. Marker:快速、高精度地将 PDF 转换为 Markdown的免费工具 - 约读过
  8. 构建知识管理系统 - 约读过
  9. Welldoc® and Databricks: Enhancing Cardiometabolic Care with Improved Data for Tailored Interventions - 约读过
  10. 如何处理Github Markdown文档图片缓存显示残缺的问题 - 约读过
...
LigaAI
...
Dify.AI
...
天勤数据
...
观测云
...
白鲸技术栈
...
eolink
...
ShowMeBug

推荐或自荐