每日 AI 评测速递来啦（12.23）

最新推荐文章于 2025-12-25 19:33:33 发布
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#人工智能 #大模型评测 #多模态模型 #司南评测 #大语言模型

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司南·Daily Benchmark 专区今日上新！

SGI-Bench

一个面向科学通用智能的评测基准，由 1,000 余个经专家精心策划的跨学科样本构成，灵感来源于《Science》杂志提出的 125 个重大科学问题。

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-detail/2512%2016969

3SGen-Bench

一个统一的图像驱动生成评测基准，提供标准化指标用于评估跨任务的生成保真度与可控性。

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-detail/2512%2019271

LGBench

一个面向长篇、多目标图像生成任务的评测基准，包含 2,000 个任务，用于系统评估模型在复杂布局、局部对象、排版和标志精度等多目标指令下的执行能力。

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[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning
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企业级 RAG 问答系统开发上线流程分析
hello！
12-22 1354
这个项目流程是一个非常典型的。
子网12.23.34.0和12.23.33.0能否合并成超网
12-30
### 判断子网是否可以合并 对于给定的两个子网12.23.34.0和12.23.33.0，要判断这两个子网能否合并为一个超网，需遵循特定的方法。 为了使两个子网能够合并，其网络部分必须具有相同的高位比特序列，并且这些子网应属于同一范围内的连续地址块。具体来说，在二进制表示下，两者的差异仅存在于最低几位上，而其余较高位完全一致[^1]。 针对所提到的例子： - 将IP地址转换为二进制形式： - `12.23.33.0` 转换成二进制是 `00001100 . 00010111 . 00100001 . 00000000` - `12.23.34.0` 转换成二进制是 `00001100 . 00010111 . 00100010 . 00000000` 观察到第三字节的不同之处在于最后一位不同，这意味着如果想要将它们组合起来，则需要找到共同的部分并调整子网掩码长度来覆盖两者之间的变化。然而，由于第三个八位组中的差别超过了单个bit的位置（即从`.33.`变为`.34.`），因此无法简单地通过增加子网掩码长度实现这一点而不影响其他可能的有效地址空间。 实际上，当试图创建包含以上两个子网的新CIDR时，会发现这样做将会引入额外不需要的地址范围，因为这涉及到跨越多个独立的/24级别的子网边界。理想情况下，应该寻找一种方式使得新形成的超级网段只精确囊括所需的原始子网集合，而不是更广泛的一系列潜在可用但未指定使用的IP地址区间[^3]。 综上所述，基于现有信息，12.23.34.0 和 12.23.33.0 不适合直接合并成单一的超网，除非有更大的上下文允许这样的操作，比如在一个更大规模的企业内部网络规划中考虑到了这种设计的需求。 ```python def can_merge_subnets(subnet_a, subnet_b): """Check if two subnets can be merged into a supernet.""" # Convert IP addresses to binary strings and compare them bit by bit. ip_parts_a = list(map(int, subnet_a.split('.'))) ip_parts_b = list(map(int, subnet_b.split('.'))) bin_ip_a = ''.join([format(part, '08b') for part in ip_parts_a]) bin_ip_b = ''.join([format(part, '08b') for part in ip_parts_b]) common_prefix_length = 0 while (common_prefix_length < len(bin_ip_a)) and \ (bin_ip_a[common_prefix_length] == bin_ip_b[common_prefix_length]): common_prefix_length += 1 return common_prefix_length >= 24 # Assuming /24 or larger networks are considered. print(can_merge_subnets('12.23.33.0', '12.23.34.0')) ```
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