标签: #benchmark

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• 推理强度不是选模型，而是逐请求决定的部署参数

  ARC Prize 公开的 DeepSeek V4 Flash 0731 结果页上，分数不是一个，而是按推理强度列了三个。本文计算的是从这三个数字里真正能读出来的东西：同样一次强度上调，在简单基准上买到 5 个百分点，在困难基准上买到 15 个百分点；既然如此，强度就该被当成逐请求决定的值，而不是模型配置。文中用代码梳理了逐级上调的结构，以及这个结构成立所需要的条件。

  2026-08-09 · 12 分钟阅读 #llm#benchmark#arc-agi#inference#cost

• 一条指令可能要跑 62 秒 —— 延迟是路径的属性，不是指令的属性

  Assembly Hall of Shame 是一份「把单条指令跑到最慢」的比赛排行榜。垫底的 nop 是 1 个周期，第一名 fxrstor64 是 1,980 亿个周期，也就是 62 秒。把这份榜单从下往上读，它就成了现代 CPU 所有可能停顿之处的清单，并分成三个区段：微码辅助路径、跨缓存行的原子操作、TLB 失效、熵池枯竭，以及片外的 PCIe 总线。这张表真正证明的是，指令延迟这个概念离开周边状态就无法定义，而由此可以得出关于

  2026-08-09 · 15 分钟阅读 #os-concepts#performance#cpu#microarchitecture#benchmark

• 把 vLLM 调快 —— 配置、内部结构，以及真正值得动代码的地方

  按顺序梳理提升 vLLM 性能的做法,从完全不改代码就能做到的事情开始。先讲批处理相关参数、前缀缓存、chunked prefill、量化选择,再基于真实源码解释 PagedAttention 与连续批处理调度器内部到底在决定什么。同时给出真正值得动代码的三个位置——自定义 logits processor、自定义 attention backend、调度器策略——以及各自的代价。也必然包含该固定什么、该测量什么,以及如何权衡 TTFT

  2026-08-02 · 29 分钟阅读 #vllm#llm-inference#paged-attention#benchmark#scheduler

• 拆解 LLM 基准测试工具 —— 为什么同一个 MMLU 在不同评测框架下分数不一样

  基准分数不是模型的属性，而是在特定条件下完成的一次测量结果。同一个 LLaMA 65B 在同一个 MMLU 上同时拿到 63.6 分和 48.8 分这件事说明，评测框架如何拼装提示词、如何解析答案，很大程度上决定了分数本身。本文拆解评测框架内部实际执行的六个步骤，并对比 lm-evaluation-harness 0.4.12、HELM 0.5.16、Inspect AI。文中给出了从头到尾跑一个小模型的具体命令，也给出了手动修改任务定

  2026-08-02 · 31 分钟阅读 #llm-evaluation#benchmark#lm-evaluation-harness#helm#reproducibility

• 操控浏览器与计算机的 AI 智能体，如今走到了哪一步 — 基准测试数字实际衡量的是什么

  「计算机使用智能体在 OSWorld 上拿到了 83.5%」和「最强的智能体也只能做完 20.6%」都是 2026 年出现的事实，而且都是对的。前者是 OSWorld 1.0，后者是同一个团队做的 OSWorld 2.0。本文顺着原始论文和基准作者的自测，追踪这道鸿沟从何而来：Epoch AI 的独立分析指出 OSWorld 近一半的任务几乎不用 GUI、靠终端就能解决；作者重测显示同一个 o3 只改步数预算就会从 9.1% 摇到 23

  2026-07-17 · 37 分钟阅读 #ai#computer-use#browser-agents#benchmark#prompt-injection

• AI 智能体的记忆实际上是怎么做出来的 — 四种设计，以及基准测试实际证明了什么

  「智能体记忆」不是一种单一技术，而是把至少四种彼此不同的设计笼统打包的说法 — 文件草稿板、摘要/compaction、向量召回、知识图谱。本文先用产品文档确认每一种实际在做什么，然后抛出一个更不舒服的问题：「哪种更好」的证据真的被测量过吗? 直接去读 Mem0 论文(arXiv:2504.19413)的表格就会发现，头条的「相对 OpenAI 提升 26%」是事实，但在同一张表里，把整段对话原样贴进提示词的全上下文方式以 J 72.9

  2026-07-17 · 31 分钟阅读 #ai#ai-agent#agent-memory#llm#benchmark

• tts-bench：当质量主观时，如何比较本地 TTS

  tts-bench 是开发者 5uck1ess 打造的本地基准测试，让你在手头的硬件上比较 55 个 TTS 模型。它把评测拆成三个视角：速度（TTFA、RTF、内存）、试听（用耳朵判断每一个模型）、评分（UTMOS、WER、SIM）。最有意思的是它对主观性的坦诚——没有一个"最好听"的单一分数，因为质量取决于你的耳朵和用途。本文梳理这个工具实际测量什么，客观指标在哪里有帮助、在哪里会误导，以及如何为自己的工作负载挑选合适的 TTS。

  2026-07-11 · 8 分钟阅读 #tts#text-to-speech#benchmark#local-ai#evaluation

• 从 UniClawBench 看 2026 年的智能体基准测试 — 存活容器与隐藏的监督者

  香港大学(HKU)MMLab 于 2026 年 7 月投稿到 arXiv 的 UniClawBench,是一个标榜"能力驱动(capability-driven)"的主动式智能体基准测试。它不再与预先静态记录好的标准答案做比对,而是在存活的 Docker 容器中用步骤级检查点来评分,并以执行者、隐藏的监督者、用户智能体组成的闭环来模拟多轮反馈。其核心在于:把 400 个双语任务划分为五种能力,并力图将基座模型的实力与智能体框架的设计分开

  2026-07-11 · 9 分钟阅读 #ai#agents#evaluation#benchmark#llm

• LLM、Tool Calling、Embedding 基准完全解析：每个基准到底衡量什么

  MMLU、HellaSwag、HumanEval、BFCL、MTEB 等主要 AI 基准到底衡量什么、各项分数的含义与局限，以及在实际使用时该参考哪个基准，本文逐一完整解析。

  2026-03-17 · 37 分钟阅读 #llm#benchmark#mmlu#mteb#bfcl

• AI 基准数据集完全指南：ImageNet、COCO、GLUE、MMLU、HumanEval

  AI 模型评估用主要基准数据集完全指南。详细解析计算机视觉(ImageNet、COCO、ADE20K)、NLP(GLUE、SuperGLUE、SQuAD、MMLU)、代码(HumanEval、MBPP)、LLM 评估(HELM、MT-Bench)。

  2026-03-17 · 34 分钟阅读 #benchmark#datasets#imagenet#coco#glue