DeepSeek V3 DeepSeek V3是一款由幻方量化旗下的深度求索公司开源的AI模型,拥有6850亿参数,采用混合专家架构。它在多语言编程、长文本处理和对话交互方面表现出色,能够生成高质量代码、优化现有代码、协助调试、生成文本、分析文本、润色文本,并支持自然对话和多轮对话。此外,它在多个基准测试中表现出色,包括编程、数学、推理等领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 53 点赞 0 评论 497 浏览
SimpleQA SimpleQA是OpenAI开发的一个基准测试工具,用于评估大型语言模型在回答简短、事实性问题时的表现。它包含4326个问题,每个问题都有唯一的正确答案,并通过严格的验证流程确保质量。SimpleQA不仅能够测试模型的事实性回答能力,还能衡量其自我认知水平和校准能力,广泛应用于模型开发、学术研究及教育工具等领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 93 点赞 0 评论 476 浏览
MME MME-CoT 是一个用于评估大型多模态模型链式思维推理能力的基准测试框架,涵盖数学、科学、OCR、逻辑、时空和一般场景六大领域,包含1,130个问题,每题均附关键推理步骤和图像描述。该框架引入推理质量、鲁棒性和效率三大评估指标,全面衡量模型推理能力,并揭示当前模型在反思机制和感知任务上的不足,为模型优化和研究提供重要参考。 AI项目与工具 2025年06月12日 36 点赞 0 评论 467 浏览
K2 地球科学的开源大预言模型,首先在收集和清理过的地球科学文献(包括地球科学开放存取论文和维基百科页面)上对 LLaMA 进行进一步预训练,然后使用知识密集型指令调整数据(GeoSig... Ai平台模型 1970年01月01日 0 点赞 0 评论 463 浏览
Reflection 70B Reflection 70B是一款基于Meta的Llama 3.1 70B Instruct构建的开源AI大模型,采用“Reflection-Tuning”技术,能够在生成最终回答前检测并纠正错误,显著提高输出的准确性。该模型特别适用于需要高精度推理的任务,并具备出色的零样本推理能力。用户可以通过引入特殊token,以更结构化的方式与模型交互。此外,Reflection 70B支持通过Huggin AI项目与工具 2025年06月12日 98 点赞 0 评论 425 浏览
Pixtral 12B Pixtral 12B是一款由法国初创企业Mistral开发的多模态AI模型,能够同时处理图像和文本数据。该模型包含120亿参数,大小约为24GB,基于Nemo 12B文本模型构建。它具备强大的图像和文本处理能力,能够执行图像描述生成、统计照片中的物体数量等任务,并在多个基准测试中表现出色。Pixtral 12B将根据Apache 2.0许可证开源,用户可以自由下载和微调该模型。应用场景广泛,包括 AI项目与工具 2025年06月12日 69 点赞 0 评论 397 浏览
Phi Phi-3是由微软研究院开发的一系列小型语言模型,包括phi-3-mini、phi-3-small和phi-3-medium三个版本。这些模型通过优化的数据集和算法,在保持较小参数规模的同时,展现出与大型模型相当的语言理解和推理能力。phi-3-mini模型仅有3.8亿参数,但在多项基准测试中表现优异,甚至能在智能手机上运行。Phi-3系列模型的研发体现了在数据工程和模型优化领域的最新进展,为未来 AI项目与工具 2024年01月01日 42 点赞 0 评论 387 浏览
SuperGPQA SuperGPQA是由字节跳动豆包团队与M-A-P联合开发的知识推理基准测试集,覆盖285个研究生级学科,包含26529道题目。其核心功能是评估大语言模型的泛化能力和真实推理水平,42.33%的题目涉及数学计算或形式推理。该测试集采用专家与大语言模型协同构建的方式,确保题目质量,并涵盖STEM与非STEM领域,填补了长尾学科评估的空白。适用于模型性能评估、优化指导及跨学科研究等多种应用场景。 AI项目与工具 2025年06月12日 11 点赞 0 评论 381 浏览
AndroidLab AndroidLab 是一款面向 Android 自主代理的训练与评估框架,集成了文本和图像模态操作环境,提供标准化的基准测试任务。它通过支持多种模型类型(LLMs 和 LMMs),覆盖九个应用场景的 138 项任务,有效提升了开源模型的性能。此外,AndroidLab 提供了丰富的评估指标和操作模式,助力研究者优化模型表现并推动开源解决方案的发展。 AI项目与工具 2025年06月12日 38 点赞 0 评论 363 浏览
EvalsOne Ai 一个功能强大而简单易用的一站式评估平台,EvalsOne Ai用于迭代优化生成式AI的应用程序。它可以帮助克服AI生成中的不确定性,简化工作流程,增强团队信心,确保 Ai平台模型 2025年06月05日 38 点赞 0 评论 352 浏览