每日 AI 评测速递来啦（12.15）

最新推荐文章于 2025-12-18 14:23:27 发布
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#大模型评测 #大模型测评 #司南评测 #人工智能 #多模态模型

司南·Daily Benchmark 专区今日上新！

Bench-Push

首个面向基于推操作的移动机器人导航与操作任务的统一评测基准。

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-detail/2512%2011736

Complex-PIE-Bench

一个复杂图像编辑评测基准，用于系统评估复杂编辑场景下的模型能力。

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-detail/2512%2011395

UFVideo-Bench

一个多粒度视频理解评测基准，包含全局、像素和时间尺度的协同任务，用于系统评估视频大语言模型在多粒度协作理解能力上的表现。

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-detail/2512%2011336

opera 12.15 sources
12-23
opera 12.15
Opera 12.15的修补程序集合-Linux开发
05-27
OpenOpera补丁程序Opera 12.15源代码的补丁程序集合，如果您有任何要添加或修复的内容，请随时提出请求。 如果您对Opera 12.15有任何问题，请报告有关openopera的问题OpenOpera修补程序Opera 12.15源代码的修补程序...
PostgreSQL 哪些版本尽量避免使用，版本更新重点明晰（PG12）
sql server的专栏
06-25 1566
开头还是介绍一下群，如果感兴趣 PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server 等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，可以解决你的问题。加群请联系 liuaustin3 ，（共 2370 人左右 1 + 2 + 3 + 4 +5 +6）新人分配到 6 群。最近整理了 MySQL 的 8.0.0 到 8...
精选资源
vxhook 3.9.12.15 X64 接受消息 发送文本 发送图片 删群成员
10-19
这款软件对于需要大量自动化微信操作的用户来说，无疑是一个极其有用的工具。然而，需要注意的是，使用这类工具可能涉及到隐私和安全问题，因此在使用过程中应遵守相关法律法规，合理使用软件功能。
node-v12.15.0-x64.zip
02-10
标题中的"node-v12.15.0-x64.zip"表明这是一个针对Windows操作系统的64位版本的Node.js安装包，版本号为v12.15.0。Node.js是一个开源、跨平台的JavaScript运行环境，它允许开发者在服务器端执行JavaScript代码，极大...
每日英语名言-我走得很慢,但是我从来不会后退。(12.15).doc
09-18
每日英语名言-我走得很慢,但是我从来不会后退。(12.15).doc
大模型学习基础（五） 强化学习（Reinforcement Learning，RL）初步
qq_56095294的博客
12-13 403
前面的文章简单介绍过，传统的监督学习所使用的数据集是（特征，标签），有“标签”即明确的知晓正确的输出应该是什么。而实际的情况是，环境的状态S是由多个Si构成的，每训练一组S-a即训练一个多分类问题，把这些问题的损失函数（交叉熵）加在一起，即可训练出在不同的状态下应该使用什么动作。模型在选择一个动作之后，这个动作实际是对Environment发生，相应的Environment会给模型一个回馈Reward，然后再给模型一个新的Observation，模型继续选择新的动作，循环此过程。
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 1155
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
LyAGent的博客
12-18 604
《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 568
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 727
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 1170
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
神经网络基础
m0_54291751的博客
12-17 528
归回问题用的最多的损失函数: **Smooth L1;**+ 分类问题用的最多的损失函数： ****(也可以用于二分类);```python# 1. 加载csv文件数据集.data = pd.read_csv('data/手机价格预测.csv')# print(data.head()) # 查看前五行数据# data.info() # 查看数据是否有缺失值# 2. 获取x特征列 和 y标签列.# 3. 把特征列转成浮点型.
深入NVIDIA Nemotron-3：高效准确的技术、工具与数据深度解析
最新发布
专注于人工智能领域的小何尚
12-18 744
摘要：NVIDIA Nemotron-3技术解析 NVIDIA Nemotron-3系列模型为构建专业AI智能体提供了突破性解决方案。该系列采用创新的混合Mamba-Transformer MoE架构，结合状态空间模型(Mamba)的长序列处理能力、Transformer的精确推理和MoE的高效计算，支持高达100万token的上下文处理。模型通过NeMo Gym多环境强化学习框架训练，使智能体掌握复杂任务执行能力。技术亮点包括：1)混合架构实现超长上下文推理；2)开源RL训练环境支持智能体开发；3)原生支
nl2sql技术实现自动sql生成之Spring AI Alibaba Nl2sql
疾风sxp的博客
12-15 966
上一节我们在介绍了自然语言转sql的基本思路，今天我们通过实操来解决这一技术实现，通过Spring AI Alibaba开源的nl2sql框架进行这块技术的讲解。
开发跨行业技能迁移匹配工具，输入现有技能+目标行业，AI分析可迁移能力，推荐适配岗位+补全学习路径，助力职场转型。
2301_82202864的博客
12-16 518
/ 每项可迁移技能+5分。`).join('') : '<div class="result-item">无缺失核心技能，可直接尝试转型！coreSkills: ['项目规划', '风险管控', '资源协调', '敏捷开发', ' stakeholder管理'],coreSkills: ['用户画像', '交互设计', '可用性测试', 'Figma/Sketch', '设计思维'],coreSkills: ['SQL', 'Excel高级函数', '数据可视化', '统计分析', '业务理解'],
基于偏最小二乘算法（PLS）的多输出数据回归预测
2508_94230129的博客
12-14 315
PLS算法可以理解为是主成分分析（PCA）和多元线性回归（MLR）的结合体。它能够在处理自变量存在多重共线性的情况下，有效地进行回归建模。在多输出数据回归场景中，PLS可以同时对多个因变量进行建模预测，挖掘自变量和多个因变量之间的潜在关系。通过以上Matlab代码，我们完成了基于PLS算法的多输出数据回归预测的基本流程，从数据准备、建模到预测。PLS算法在处理多变量、多重共线性的数据时有着独特的优势，希望大家在实际项目中可以尝试应用它，挖掘数据背后的潜在规律。
强化学习入门-7(DDPG)
weixin_43823753的博客
12-14 794
注意这里Critic网络输出的是QsaQ(s, a)Qsa，因此输入层节点个数为状态与动作维度之和nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.Tanh(),nn.ReLU(),nn.ReLU(),
第七届全球校园人工智能算法精英大赛-算法巅峰赛产业命题赛第三赛季--前五题总结
m0_66102593的博客
12-14 1186
《全球校园AI算法精英大赛第三赛季总结》对算法巅峰赛产业命题赛道进行了全面回顾。本次比赛难度显著提升，题型覆盖多重懒惰标记线段树、树形DP等5星难度知识点，基础题区分度明显增强。提高题包含次小生成树、可持久化线段树等高阶算法，整体难度相当于蓝桥杯国一水平。文章指出赛事存在题目描述不清、标程错误等组织问题，建议完善验题流程。作者认为本赛季前五题420分具备国二+水平，并附上题型难度分布表供参考。
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