基准测试
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荐 秒杀同行！Kimi开源全新音频基础模型，横扫十多项基准测试，总体性能第一
Kimi-Audio是一款开源的通用音频基础模型，在语音识别、音频理解、音频转文本、语音对话等任务中表现优异。该模型采用集成式架构设计，包含音频分词器、音频大模型和音频去分词器三大核心组件，支持多模态输入处理。在十余项音频基准测试中，Kimi-Audio均取得领先性能，如LibriSpeech ASR测试WER仅1.28%，VocalSound测试达94.85%。模型使用1300万小时多语言音频数据进行预训练，并构建了自动处理流水线生成高质量训练数据。评估结果显示，Kimi-Audio在语音识别、音乐理解、语音情感分析等任务上全面超越同类模型，在OpenAudioBench和VoiceBench对话测试中也表现最佳。目前模型代码、检查点和评估工具包已在GitHub开源。
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o3模型基准测试分数仅为10%，远低于OpenAI宣传的25%
OpenAI的新AI模型o3在第一方和第三方基准测试中存在差异，引发公众对其透明度和测试实践的质疑。去年12月，o3首次亮相时声称能解答超过25%的FrontierMath问题，但实际正确率仅为2%。内部测试发现，o3能达到超过25%的准确率，但其使用的计算资源比上周OpenAI推出的模型多得多。Epoch AI发布的独立基准测试结果显示，o3的得分约为10%，远低于OpenAI宣称的25%。尽管如此，这并不意味着OpenAI的说法有误，可能是因为OpenAI使用了更强大的内部架构进行评估，并采用了更多计算资源。此外，Epoch指出其测试设置可能与OpenAI不同，并且在评估中使用了更新版本的FrontierMath。
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IBM 推出高效 LLM 基准测试方法，计算成本降低99%
IBM研究发布了一项突破性的LLM基准测试方法，承诺将计算成本降低高达99%。传统的基准测试，如斯坦福的HELM，需要耗费超过一天的时间，并且成本高达1万美元，这对开发人员和研究人员来说是一个昂贵的过程。”IBM的高效基准测试方法代表了人工智能领域的重大进步，为评估先进语言模型所需的不断增加的成本和资源需求提供了实际解决方案。
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GPT-4o成为全领域SOTA！基准测试远超Gemini和Claude，多模态功能远超GPT-4
【新智元导读】OpenAI半小时的发布会让很多人第一反应是直呼「失望」，但随着官网放出更多demo以及更多网友开始试用，大家才发现GPT-4o真的不可小觑，不仅在各种基准测试中稳拿第一有很多发布会从未提及的惊艳功能。OpenAI在发布会上官宣GPT-4o之后，各路大神也开始了对这个新模型的测评，结果就是，GPT-4o在多项基准测试上都展现了SOTA的实力。随着大模型之战愈演愈烈，相信对于开源和闭源的激烈讨论依旧会持续下去。
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Check Point 在零信任平台基准测试中拔得头筹
CheckPointInfinity平台被评为领先的零信任安全解决方案，可提供卓越的用户体验和可靠的安全性。2024年3月，领先的云端AI网络安全平台提供商CheckPoint®软件技术有限公司近日宣布，其CheckPointInfinity平台在最新的Miercom零信任平台评估中排名第一。Miercom提供包括竞争性产品分析和产品评估在内的专有测试服务，拥有全面的认证和测试方案。
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Check Point在Miercom 2024年下一代防火墙基准测试报告中大获全胜
CheckPoint实现了99.8%的新型恶意软件拦截率、100%的网络钓鱼防御率和0.13%的业内领先的超低误报检测率2024年2月—领先的云端AI网络安全平台提供商CheckPoint软件技术有限公司今天宣布，其CheckPointInfinity平台在Miercom的2024年下一代防火墙安全基准测试报告中表现优异，01日恶意软件拦截率和网络钓鱼防御率分别高达99.8%和100%。其他四家安全厂商的平均新型恶意软件拦截率仅为69.2%。Mie
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RNN模型挑战Transformer统治地位 Eagle 7B模型登顶多语言基准测试
随着大模型的崛起，RNN模型Eagle7B挑战了Transformer的霸主地位。该模型在多语言基准测试中表现卓越，同时推理成本降低数十倍。通过不断探索和创新，人工智能技术将更好地为人类社会和个体提供服务。
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Nomic AI 发布首个完全开源的长文本嵌入模型，超越 OpenAI Ada-002在各项基准测试中的表现
在自然语言处理领域不断发展的背景下，理解和处理广泛的文本内容至关重要。最近的一些进展显著提升了语言模型的能力，特别是通过文本嵌入的发展。它打破了在长文本嵌入领域的准入壁垒，承诺一个未来，其中对话的深度与人类讨论的广度相匹配。
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首个图像序列基准测试Mementos开源 GPT-4V/Gemini竟看不懂漫画！
马里兰大学与北卡教堂山合作发布了Mementos，这是专为多模态大语言模型设计的图像序列基准测试，旨在全面测试这些模型对于真实世界、机器人和动漫图像序列的推理能力。测试结果令人震惊，GPT-4V和Gemini等MLLM在漫画数据集上的准确率不足20%。这对于推动MLLM在图像领域的发展提出了挑战，并强调了进一步研究和优化的迫切性。
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研究揭示：谷歌Gemini Pro在基准测试中落后于免费ChatGPT
根据卡内基梅隆大学的最新研究报告，谷歌最新推出的大型语言模型GeminiPro在基准测试中未能达到预期水平，不仅落后于GPT-3.5远远不及GPT-4。GeminiPro的研究结果与谷歌在Gemini发布会上所提供的信息相矛盾，凸显了对中立基准测试机构或流程的迫切需求。尽管谷歌竭尽全力，但其在追赶OpenAI方面仍然表现不佳，对整个AI行业言并非好消息。
