选择合适的嵌入模型并不简单，但可以通过定制基准测试来改善。新课程教你如何利用视觉语言模型和大型语言模型进行文本提取和评估，克服Python库的局限性，生成评估问题，创建数据向量表示，并使用ranx库进行基准测试和可视化。

在基准测试中，为确保结果准确需过滤噪声。通过多次长时间运行、冷启动和使用大页等方法可减少噪声影响。同时，需关注二进制布局和调度器对性能的影响。优化基准测试时，去除不必要部分能更清晰地反映代码改动效果。

莱布尼茨公式用于计算圆周率$
0 ext{π}$，尽管收敛速度慢，但适合测试CPU性能。2025年基准测试分析了62种编程语言的计算效率，结果显示C++和Rust表现优异，而Python因虚拟机架构导致性能较差。C#通过.NET Core实现高效计算，展现了JIT编译的优势。

Uber推出了Ceilometer，一个内部自适应基准框架，用于评估基础设施性能。该系统自动化基准测试，提供一致的数据驱动性能信号，帮助识别性能回归和配置低效。Ceilometer支持多种工作负载类型，并计划集成AI以优化资源和检测异常，从而提升基础设施决策效率。

NVIDIA在Graph500基准测试中以每秒410万亿边的速度获胜，使用8192个H100 GPU处理2.2万亿顶点和35万亿边，性能是其他方案的两倍，推动高性能计算的发展。

亚马逊AI负责人Rohit Prasad指出，模型基准测试并非关键，实际应用才是目标。亚马逊推出Nova Forge，帮助企业以低成本训练定制AI模型，克服传统方法的局限性。Reddit利用Forge构建安全模型，强调控制与专业化，而非单纯的性能排名。亚马逊希望Forge成为企业定制AI的首选平台。

我们使用RTABench评估实时分析性能，测试了Tiger Cloud、TimescaleDB和Vanilla PostgreSQL。结果显示，Tiger Cloud在40个查询中表现优异，查询速度比TimescaleDB快280倍，比Vanilla PostgreSQL快1200倍，并支持完整的时间序列功能。

在AI推理时代，训练更智能的模型至关重要。NVIDIA在MLPerf Training v5.1中表现卓越，所有七项测试均获胜，展示了其Blackwell Ultra架构的强大性能。通过使用NVFP4精度，NVIDIA显著提升了计算性能，Llama 3.1 405B的训练时间创下10分钟新纪录，推动AI智能快速发展。

选择合适的LLM模型需评估其在特定任务中的表现。本文提供了评估和选择模型的流程，包括任务定义、数据准备、输出生成、自动评估和可视化分析。通过定制基准和评判模型，可以更准确地比较模型性能，确保选择最佳模型以满足实际需求。

Super Micro Computer与Intel和Micron合作，在STAC-M3基准测试中创下多项世界纪录，专注于实时量化交易。Supermicro的服务器在多个基准测试中表现优异，速度提升36%，CPU使用量减少62%。

JetBrains推出开发者生产力AI竞技场（DPAI Arena），旨在评估AI辅助工具对软件开发的影响。该平台提供开放的基准测试框架，支持多语言和多工作流，促进透明度和信任，帮助开发者和企业衡量AI工具的生产力提升。

DPAI Arena是一个开放的基准测试平台，旨在评估AI辅助开发工具的生产力，支持多语言和多工作流，解决现有基准的局限性，促进社区合作，推动AI在软件开发中的应用。

独立开发者Theo Browne发布了Cloudflare Workers与Vercel的JavaScript执行速度基准测试。初步结果显示Cloudflare在CPU密集型任务中表现不佳，经过调查发现多个小问题导致差异。修复后，Cloudflare的性能与Vercel相当，唯独在基于Next.js的基准测试中仍有差距。Cloudflare计划进一步优化性能。

PlanetScale Postgres 18引入了io_method配置选项，显著提升了磁盘I/O控制。基准测试显示，Postgres 18在不同I/O设置下的性能优于17版本，尤其在本地NVMe驱动上。io_uring在高并发场景下表现良好，但在低并发时效果不佳。整体而言，Postgres 18带来了显著的I/O改进和灵活性。

多模态视觉语言模型（VLMs）在图表理解基准上取得了一定进展，但未能全面反映其视觉推理能力。我们提出了EncQA基准，涵盖视觉编码和分析任务，提供2076对合成问答，评估了9个VLM的表现，发现不同编码和任务间的性能差异显著，且模型规模的增大并未显著提升许多任务的表现。

本文比较了DuckDB、SQLite和Pandas在处理百万行数据集时的速度和内存效率。结果显示，DuckDB在大多数查询中表现最佳，Pandas在某些情况下速度较快但内存占用较高，而SQLite在速度和内存效率上均较差。总体而言，DuckDB是最优选择。

NVIDIA Blackwell在InferenceMAX基准测试中表现优异，提供最高性能和最佳效率。其GB200 NVL72系统投资500万美元，带来7500万美元收益，回报率达15倍。通过软件优化，成本降至每百万个令牌两美分，效率显著提升。Blackwell架构结合硬件与软件设计，推动AI推理经济发展。