每日 AI 评测速递来啦（12.30）

原创 于 2025-12-30 18:32:58 发布 · 217 阅读 · 2 ·
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#人工智能 #大模型评测 #司南评测 #多模态模型 #大语言模型

每日 AI 评测速递来啦（12.30）

司南·Daily Benchmark 专区今日上新！

SpatialMosaic-Bench

一个面向多模态大模型真实且高难度多视角场景的空间推理评测基准，涵盖 6 类任务、共 100 万条问答对。

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-detail/2512%2023365

ProfASR-Bench

一个面向金融、医疗、法律与科技等高风险应用场景的专业语音评测基准。

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-detail/2512%2023686

MWE-Bench

一个专门为评估工具集成推理智能体设计的基准，涵盖多模态、多步推理任务，用于测试智能体在自主工具调用与复杂决策场景下的表现。

https://hub.opencompass.org.cn/daily-benchmark-detail/2512%2023412

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司南评测
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**nRF5SDK12.30：蓝牙芯片开发的基石** nRF5SDK12.30是Nordic Semiconductor发布的官方最新版本的软件开发工具包，专门为Nordic的蓝牙芯片提供全面的支持。这个SDK是开发人员构建基于nRF51822和nRF52系列芯片应用的...
GitHub每日最火火火项目（12.30）
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这几天一直在忙其他的事（主要是学校的志愿者啥的），前几天和师兄讨论了一下，尝试在其中加入一个新的创新点，加入之后，发现只有在CT-MRI上的效果还是不错的，其他的两种——PET-MRI和SPECT-MRI这两种的效果并没有很好，后来进行了一定的分析，发现这个创新的加入确实是还有待在文章中进一步的考察。但是过几天就要考试了，所以明天准备跨个年之后，一月份的重点还是会放在对于最优化的复习上，并且29号和30号这两天都在复习考试内容，确实内容有点太多了。
12.30 C++每日学习
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1. vector学习 在收藏里 2. 随机字母，数字生成 char getDigit() { return static_cast<char>('0' + rand()%('9'-'0'+1)); } char getLower() { return static_cast<char>('a' + rand()%('z'-'a'+1)); } char getUpper() { return static_cast<char>('A' + r
每日总结 12.30
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最短路径 Bellman-Ford算法以及其优化 邻接表 三种最短路径算法的对比
《中国人工智能学会通讯》——12.30 实验评估
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09-04 99
12.30 实验评估 使用一个真实的数据集作为任务集合 , 称为China，它包含了中国的 200 个旅游风景点。在ChinaCrowds [1] 平台上进行实验。该平台是目前中国最大的众包平台，并且它具备相应的手机应用以支持相应基于位置的众包任务。采用 1 000 的预算( 每次任务分配的花费是 0.2 RMB)，在每次任务分配过程中 , 安排给每个工...
12.30 前端-每日学习
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1. MyBatis 中jdbcType=INTEGER、VARCHAR作用 Mapper.xml中 pid = #{pid,jdbcType=INTEGER} pid = #{pid} 都可以用，加上jdbcType=INTEGER是避免输入空值的情况 在执行SQL时MyBatis会自动通过对象中的属性给SQL中参数赋值，它会自动将Java类型转换成数据库的类型。而一旦传入的是null 程序就无法准确判断这个类型应该是什么（是Integer？是VARCHAR?还是别的？），就有可能将类型转换错误，从而
12.30每日一题
一位小菜鸡的博客
12-30 124
题目链接：https://leetcode.cn/problems/plus-one/
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每日一题-12.30-三态数据总线
mu_guang_的博客
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9. 芯片接口的三态数据总线实现时如何处理 (D) A. 在芯片各功能子模块内把三态数据总线转为单向的两组总线 B. 在芯片内部总线使用的地方把三态数据总线转为单向的两组总线 C. 不需要转换 D. 在芯片顶层把三态数据总线转为单向的两组总线 FPGA中设定一个信号为三态门，在Verilog中，就是设定该信号的类型为inout。通常用在总线接口中，因为在一个总线上同时只能有一个设备端口作输出，这时...
2020云南农村信用社考试题库：每日一练(12.30).pdf
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Math - 中心化，标准化和归一化
guoqx的专栏
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【AI学习-comfyUI学习-第二十三-法线贴图工作流-depth 结构+MiDaS 法线-各个部分学习】
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最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。不断学习摸索中。
6神经网络框架
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本文系统介绍了神经网络的基本框架和发展过程。首先指出线性模型的局限性，说明其无法拟合复杂非线性关系。接着引入分段线性曲线和Sigmoid函数，通过参数调节实现曲线拟合。随后详细阐述了神经网络的构建过程：从单输入扩展到多特征输入，引入矩阵运算简化表达式，并说明激活函数的作用。最后介绍深度学习中ReLU激活函数的优势，其简单计算特性可有效组合成复杂曲线。全文通过数学公式和图示相结合，清晰展现了神经网络从线性模型到深度学习框架的演进逻辑。
Q-learning 算法 —— 无模型（model-free）强化学习
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从已知模型到 Model-free 的强化学习转变：Q-Learning 算法，通过详细示例来讲解，理解 Q-table 的更新和贪婪策略
2025国自然资助率12.29%创新低！2026年如何用数据与AI“破局”？
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这绝非简单的文字堆砌，它内在嵌入了对国自然申报规范的理解，能有效帮你规避常见的“方向偏离”“逻辑混乱”“格式错误”等基础问题，将你从繁琐的框架搭建中解放出来，专注于核心内容的精雕细琢。国自然2025年的资助率降至历史新低的12.29%，数万科研人员面对着更激烈的竞争与更严格的评审标准，对于2026年度的申报者而言，“高效准备，少走弯路”已不是口号，而是生存法则。它不仅告诉你“是什么”，更分析“为什么”和“怎么办”，直接为你的选题方向和立项论证提供坚实的数据支撑。模块，堪称科研人员的“选题外脑”。
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