每日 AI 评测速递来啦（11.20）

最新推荐文章于 2025-11-29 12:55:56 发布
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#人工智能 #大模型评测 #大模型测评 #评测集 #司南评测

每日 AI 评测速递来啦（11.20）

司南·Daily Benchmark 专区今日上新！

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-list/week/2025-W47

Octopus-Bench

一个以能力为核心构建的多模态推理评测套件，从多个主流基准（如 BLINK、TIR-Bench、MathVerse、MathVista 等）重新采样并整合数据，并基于六大能力维度对实例进行标注，同时补充视觉导航等交互场景。它为模型提供统一、可比的能力评估视角，可用于系统分析多模态推理模型在不同任务中的能力调度与协同表现。

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-detail/2511%2015351

VR-Bench

一个用于系统评估视频模型推理能力的综合基准。VR-Bench 基于迷宫求解任务，这类任务天然要求空间规划与多步推理。基准共包含 7,920 个程序化生成的视频，覆盖五种迷宫类型与多样的视觉风格。

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-detail/2511%2015065

AdapT-Bench

一个面向学术场景动态钓鱼攻击的统一框架与基准套件，用于系统性评估 MLLM 的防御能力。

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-detail/2511%2015165

2018 AI产业界大盘点
喜欢打酱油的老鸟
12-26 7369
2018 AI产业界大盘点     大事件盘点   “ 1.24——Facebook人工智能部门负责人Yann LeCun宣布卸任 Facebook人工智能研究部门（FAIR）的负责人Yann LeCun宣布卸任，之后将担任Facebook首席人工智能科学家，保留对FAIR的研究方向的控制。同时，原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti 接替，Facebook应用机器学习小组...
UQ11.20.xlsx.LZH
11-23
UQ11.20.xlsx.LZH
FlashMagic Ver11.20.5190 最新版本
03-08
总结来说，FlashMagic Ver11.20.5190是嵌入式开发人员的一款强大工具，它简化了MCU的编程流程，提高了开发效率，并且在安全性、易用性上都表现出色。随着版本的不断迭代，它将持续为开发者带来更优秀的服务，助力...
mid-v4蓝色玫瑰11.20.zip
12-22
描述中的“chat-ai以及aigc关键词”揭示了文件内容可能涉及到人工智能领域的两个重要方面：聊天机器人技术和AI生成内容（Artificial Intelligence Generated Content, AIGC）。Chat-ai通常指的是能够与用户进行自然...
11.20 技术路线1
08-08
11.20 技术路线1
alpha controls 11.20
12-11
《Alpha Controls 11.20：为Delphi和C++Builder开发增添皮肤组件的魅力》 Alpha Controls 11.20是一款专为Delphi和C++Builder开发者设计的皮肤组件库，它极大地提升了应用程序的视觉效果和用户体验。在这款强大的...
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1461
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 1983
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
最新发布
uncle_ll的博客
11-29 750
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1233
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 1472
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 663
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
卫星遥感落地林草监测：多源数据融合+AI算法
okk202586的博客
11-27 525
全面完善昌吉州林草资源网络感知体系，建立全州林草资源一体化综合管理平台，全面加强林草安全防火监测预警、有害生物防治信息化、林草资源监管能力，实现林草资源、安全防火、有害生物防控、林长制监督管理等。在不同区域、不同场景下的落地能力，案例可以充分说明，智慧林草并非单纯的技术堆砌，而是真正贴合林草业务流程、解决实际问题的“实战型”方案，太空守护林海正在变成可能~根据林草业务需要，建设林长制、资源监管、生态保护、生态修复、灾害防护、科技创新等六类业务系统，构建智慧林草综合监管业务系统体系，全面支撑林草业务。
教你使用服务器搭建一款一款端到端的开源 OCR 模型GOT-OCR2.0
m0_69484557的博客
11-25 493
GOT-OCR2.0 是一款真正专业级、可落地的端到端开源 OCR 模型，它让文档识别变得更智能、更精准、更高效。当你将它部署在莱卡云服务器上后，就拥有：一个稳定的 OCR 服务平台一个云端智能识别中心一个支持批量处理的高效工具一个可扩展的文档自动化系统。
【人工智能】【深度学习】 ② GAN核心算法介绍：生成器与判别器的博弈艺术
xiezhiyi007的专栏
11-27 987
本文为【人工智能】【深度学习】系列第②篇，深入浅出讲解生成对抗网络（GAN）的核心原理。从“造假者 vs 警察”的大白话比喻出发，逐步推导极小极大博弈公式，详解生成器与判别器的对抗机制，并对比 CNN、RNN 的本质差异。附带完整 PyTorch 代码实现（逐行注释），涵盖 DCGAN 架构、训练流程与工程技巧，适合零基础读者入门生成式 AI。结尾预告下一期 Transformer 主题，延续系统化学习路线。
YOLOv8训练过程日志-深度解析
搏博的专栏
11-28 851
特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。
分布式AI训练框架设计与多语言实现实践指南
2501_94187056的博客
11-26 397
加速训练：多节点协作处理大规模数据和模型参数。资源优化：充分利用GPU/TPU和计算集群资源。可扩展性：可根据数据规模或模型复杂度扩展计算节点。多语言协作：不同模块可使用适合的语言实现，提高灵活性和性能。本文展示了分布式AI训练框架的设计与多语言实现实践：Python负责训练与分布式管理Go负责任务调度与节点管理Java处理异步参数同步C++完成计算密集型梯度计算架构整合多节点资源，实现高效分布式训练。
【深度学习新浪潮】什么是自监督学习？
智能守恒_HengAI
11-26 224
编码器：ResNet18（去掉最后一层全连接）self.encoder.fc = nn.Identity() # 移除分类头# 投影头：两层MLPnn.Linear(512, 256), # ResNet18输出512维特征nn.ReLU(),# 归一化特征（计算余弦相似度用）自监督学习的核心价值在于**“用无标注数据学习通用特征”**，它打破了“标注依赖”的瓶颈，是通向通用人工智能的关键路径之一。多模态自监督：融合图像、文本、语音的跨模态预训练（如CLIP）；高效预训练。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-28
LaughingZhu的博客
11-28 463
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-28 Links 2.0 是一款全新设计的应用程序，旨在帮助你在各个设备之间保存、整理和查找链接。这款为 iOS 26 打造的应用引入了新的导航栏，全新的首页展示最近链接，增强的过滤功能，个性化的主题色，以及全新的设置界面和应用图标。它默认保护隐私，支持 iCloud 同步，使用起来无需注册账户或担心被追踪。
SiteScope 11.20 使用指南
"Using SiteScope 11.20" 是一份关于HP监控软件SiteScope的文档，适用于Windows、Solaris和Linux操作系统。该文档的版本和软件发布日期均为2012年5月。 在HP的SiteScope 11.20中，用户可以获取到以下关键知识点： ...
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