第 11 篇：模型评估指标全解——当AI交卷后，我们如何为它“科学阅卷”？

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： 人工智能 #机器学习基石 文章标签： 人工智能 机器学习 模型评估 精准率与召回率 ROC曲线 AUC 硬核科普
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《人工智能AI之机器学习基石》系列⑪
 

专栏核心理念： 用通俗语言讲清楚机器学习的核心原理，强调“洞察 + 技术理解 + 应用连接”，构建一个完整的、富有启发性的知识体系。

引言：一场关于

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第二篇：多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界
2401_82505179的博客
02-02 2849
在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段，DeepSeek通过自研的多模态融合框架，在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。：通过视频帧与ASR字幕的毫秒级时间戳绑定，在短视频理解任务中，动作识别准确率提升至92.3%（较CLIP高18%），尤其在烹饪步骤解析等时序敏感场景表现突出。：采用「对抗性负样本生成器」，在包含2.1亿图文对的预训练数据中，图文匹配召回率突破88%，解决传统模型中「语义相关但表面特征差异大」的匹配难题。
《AI大模型应知应会100篇》第27篇：模型温度参数调节：控制创造性与确定性
yweng18的博客
04-19 1743
在大语言模型的使用中，"温度"（Temperature）是一个关键参数，它决定了模型输出的创造性和确定性之间的平衡。通过调整温度参数，您可以根据任务需求灵活地控制AI的回答风格——从高度确定性的事实性回答到充满创意的自由创作。本文将深入探讨温度参数的原理、调节方法及其对输出的影响，并通过实战代码和案例分析帮助您掌握如何在不同场景下优化模型表现。
Qwen系列大语言模型核心技术全解 ——基于动态路由MoE与多模态对齐的架构创新
a313136031的博客
03-09 1787
Qwen系列作为开源大语言模型的标杆，通过创新的动态路由混合专家（MoE）架构、增强型位置编码（RoPE+）以及三维跨模态对齐技术，在模型效率与任务性能之间实现了突破性平衡。其中，( K, V \in \mathbb{R}^{G \times (n_{\text{head}}/G) \times d_k} )，相较传统多头注意力（MHA），键值头维度压缩为原来的( 1/G )。：将键（Key）和值（Value）头划分为( G=8 )组（经消融实验验证的最优分组数），每组共享键值参数，形成分组查询结构。
Stable Diffusion 项目实战落地：从毛坯到精装——室内设计大揭秘 第一篇 :ControlNet拯救你的装修烦恼！
w风雨无阻w的专栏
06-25 942
从模型选择到局部重绘，直到细节调整，我们一步步走来，家居设计变得不再神秘。模块后，我们可以确保茶几的形状不变，而且颜色会准确匹配到我们心中理想的样子。比如我们设计的客厅里，茶几颜色有点偏深，那就怎么办？最后，我们使用Canny图形控制，确保每个细节都做到极致，形状、颜色、质感都完美无缺。别被名字吓到，它就像是一个全能设计师，随时准备帮助你把家装成你想要的模样。不过，别急，这只是开始！别担心，我们今天就来聊聊如何通过AI技术，让你的装修设计从。别小看它，今天的AI科技就能帮你一步步完成这个过程，
篇章十一：AI与隐私保护——大语言模型在个人数据安全中的角色
chenwr_727的博客
11-28 1746
如何在享受AI带来的便利的同时，确保个人数据不被滥用，是技术开发者、法律监管者和用户共同面对的难题。如果AI是个“守法公民”，它可能会在每次你使用它时提醒：“嘿，记得给我权限，确保你知道我如何使用你的数据！这些数据帮助AI理解用户的需求和兴趣，并为其提供个性化的服务。比如，AI通过分析用户的浏览记录，可能得知你对某个话题的兴趣，甚至推测出你的个人身份、生活习惯，甚至健康状况。差分隐私则是一种更先进的技术，它通过对数据进行微小的扰动，确保在不暴露个人身份的前提下，仍然能够对数据进行有效分析和建模。
LLM大模型学习：大模型有哪些评估指标？
2401_84204413的博客
09-03 1179
Ollama 是一个开源的大语言模型（LLM）服务工具，它允许用户在本地环境快速实验、管理和部署大型语言模型。它支持多种流行的开源大型语言模型，如 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，并且可以通过命令行界面轻松下载、运行和管理这些模型。Ollama 的出现是为了降低使用大型语言模型的门槛，是让大型语言模型更加普及和易于访问。Ollama 是一个功能强大且易于使用的工具，它为本地部署和运行大型语言模型提供了一个简单而有效的方法。
胤娲科技：AI大模型的隐秘战争——当“智能”成为双刃剑
2401_85280582的博客
10-19 691
据爆料，有人利用Huggingface的「load ckpt」函数漏洞，对模型进行恶意攻击，篡改权重、修改参数、截取数据，甚至访问和修改其他用户的模型文件，造成难以估量的损失。但更重要的是“有意识的沙袋效应”——即模型在执行无害任务时能充分发挥全部能力，但在面对潜在危险任务时，则会根据具体情况表现出不同的能力水平。然而，这个时代的背后，却隐藏着一种新的风险——AI模型可能会误导用户，更令人震惊的是，Anthropic最近发表的一篇论文指出，前沿AI模型具有惊人的破坏力，它们能在危险任务中隐藏真实能力，
胤娲科技：AI评估新纪元——LightEval引领透明化与定制化浪潮
2401_85280582的博客
10-09 795
AI社区的意见领袖Denis Shiryaev指出，LightEval的开源性质有助于增强评估过程的透明度，防止一些“戏剧性事件”的发生。面对LLM基准测试的种种挑战，Hugging Face推出了LightEval评估套件，如同一剂强心针，为AI评估注入了新的活力。Hugging Face推出的LightEval评估套件，如同一束破晓的光芒，为AI评估带来了前所未有的透明度和定制化。想象一下，你是一位AI模型的开发者，精心打造了一个智能助手，却在最终评估阶段遭遇了意外的“滑铁卢”。
浙江大学：从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建——以产业大脑为例｜附61页文件下载
m0_63171455的博客
04-22 972
根据报告的内容，本文主要概括了以下几个关键点：1、大模型推理能力快速提升：从早期的基于规则的少量数据处理，到模仿人脑进行大量数据的标记和训练，再到对人类学习过程的重点关注，大模型经历了多个发展阶段。2022年，ChatGPT的发布标志着对话式AI进入大众应用阶段。2023-2024年，OpenAI的o系列模型和DeepSeek-R1等模型在数学和代码推理任务上取得了突破性进展。2、推理模型和思维链（CoT）：自动化思维链（CoT）的实现是新一代大模型的精髓之一。
人工智能系列深度报告：AIGC行业综述篇——开启AI新篇章.pdf
05-28
人工智能系列深度报告：AIGC行业综述篇——开启AI新篇章为我们提供了人工智能发展趋势、AIGC的核心生产要素、NLP、CV、ASR、TTS算法及发展、ChatGPT的火爆出圈、AIGC的应用现状及前景、企业布局情况、商业模式等方面...
国海证券-20230320-人工智能系列深度报告：AIGC行业综述篇——开启AI新篇章.pdf
06-05
【人工智能发展阶段】 人工智能(AI)经历了规则导向、机器学习、深度学习和自主学习四个阶段。当前，我们正处于深度学习阶段，这一阶段通过神经网络模型处理大量数据，实现了诸多领域的技术突破。然而，从应用成熟度...
ISO IEC 24029-2_2023 人工智能（AI）——神经网络鲁棒性的评估——第2部分：形式方法的使用方法.rar
09-01
《ISO IEC 24029-2_2023 人工智能（AI）——神经网络鲁棒性的评估——第2部分：形式方法的使用方法》是国际标准化组织（ISO）与国际电工委员会（IEC）联合发布的一项标准，旨在为评估人工智能领域的神经网络模型的...
人工智能系列深度报告：AIGC行业综述篇-开启AI新篇章.pdf
03-30
《人工智能系列深度报告：AIGC行业综述篇——开启AI新篇章》 人工智能（AI）作为科技进步的重要驱动力，正在逐步迈入新发展阶段，走向通用人工智能（AGI）。AI的发展经历了规则导向、机器学习、深度学习和自主学习...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 173
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 401
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 301
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 75
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1568
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 466
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
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