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12-20
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薦 秒殺同行！Kimi開源全新音頻基礎模型，橫掃十多項基準測試，總體性能第一
Kimi-Audio是一款開源的通用音頻基礎模型，在語音識別、音頻理解、音頻轉文本、語音對話等任務中表現(xiàn)優(yōu)異。該模型采用集成式架構設計，包含音頻分詞器、音頻大模型和音頻去分詞器三大核心組件，支持多模態(tài)輸入處理。在十余項音頻基準測試中，Kimi-Audio均取得領先性能，如LibriSpeech ASR測試WER僅1.28%，VocalSound測試達94.85%。模型使用1300萬小時多語言音頻數(shù)據(jù)進行預訓練，并構建了自動處理流水線生成高質量訓練數(shù)據(jù)。評估結果顯示，Kimi-Audio在語音識別、音樂理解、語音情感分析等任務上全面超越同類模型，在OpenAudioBench和VoiceBench對話測試中也表現(xiàn)最佳。目前模型代碼、檢查點和評估工具包已在GitHub開源。
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o3模型基準測試分數(shù)僅為10%，遠低于OpenAI宣傳的25%
OpenAI的新AI模型o3在第一方和第三方基準測試中存在差異，引發(fā)公眾對其透明度和測試實踐的質疑。去年12月，o3首次亮相時聲稱能解答超過25%的FrontierMath問題，但實際正確率僅為2%。內(nèi)部測試發(fā)現(xiàn)，o3能達到超過25%的準確率，但其使用的計算資源比上周OpenAI推出的模型多得多。Epoch AI發(fā)布的獨立基準測試結果顯示，o3的得分約為10%，遠低于OpenAI宣稱的25%。盡管如此，這并不意味著OpenAI的說法有誤，可能是因為OpenAI使用了更強大的內(nèi)部架構進行評估，并采用了更多計算資源。此外，Epoch指出其測試設置可能與OpenAI不同，并且在評估中使用了更新版本的FrontierMath。
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IBM 推出高效 LLM 基準測試方法，計算成本降低99%
IBM研究發(fā)布了一項突破性的LLM基準測試方法，承諾將計算成本降低高達99%。傳統(tǒng)的基準測試，如斯坦福的HELM，需要耗費超過一天的時間，并且成本高達1萬美元，這對開發(fā)人員和研究人員來說是一個昂貴的過程。”IBM的高效基準測試方法代表了人工智能領域的重大進步，為評估先進語言模型所需的不斷增加的成本和資源需求提供了實際解決方案。
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GPT-4o成為全領域SOTA！基準測試遠超Gemini和Claude，多模態(tài)功能遠超GPT-4
【新智元導讀】OpenAI半小時的發(fā)布會讓很多人第一反應是直呼「失望」，但隨著官網(wǎng)放出更多demo以及更多網(wǎng)友開始試用，大家才發(fā)現(xiàn)GPT-4o真的不可小覷，不僅在各種基準測試中穩(wěn)拿第一有很多發(fā)布會從未提及的驚艷功能。OpenAI在發(fā)布會上官宣GPT-4o之后，各路大神也開始了對這個新模型的測評，結果就是，GPT-4o在多項基準測試上都展現(xiàn)了SOTA的實力。隨著大模型之戰(zhàn)愈演愈烈，相信對于開源和閉源的激烈討論依舊會持續(xù)下去。
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Check Point 在零信任平臺基準測試中拔得頭籌
CheckPointInfinity平臺被評為領先的零信任安全解決方案，可提供卓越的用戶體驗和可靠的安全性。2024年3月，領先的云端AI網(wǎng)絡安全平臺提供商CheckPoint?軟件技術有限公司近日宣布，其CheckPointInfinity平臺在最新的Miercom零信任平臺評估中排名第一。Miercom提供包括競爭性產(chǎn)品分析和產(chǎn)品評估在內(nèi)的專有測試服務，擁有全面的認證和測試方案。
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Check Point在Miercom 2024年下一代防火墻基準測試報告中大獲全勝
CheckPoint實現(xiàn)了99.8%的新型惡意軟件攔截率、100%的網(wǎng)絡釣魚防御率和0.13%的業(yè)內(nèi)領先的超低誤報檢測率2024年2月—領先的云端AI網(wǎng)絡安全平臺提供商CheckPoint軟件技術有限公司今天宣布，其CheckPointInfinity平臺在Miercom的2024年下一代防火墻安全基準測試報告中表現(xiàn)優(yōu)異，01日惡意軟件攔截率和網(wǎng)絡釣魚防御率分別高達99.8%和100%。其他四家安全廠商的平均新型惡意軟件攔截率僅為69.2%。Mie
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RNN模型挑戰(zhàn)Transformer統(tǒng)治地位 Eagle 7B模型登頂多語言基準測試
隨著大模型的崛起，RNN模型Eagle7B挑戰(zhàn)了Transformer的霸主地位。該模型在多語言基準測試中表現(xiàn)卓越，同時推理成本降低數(shù)十倍。通過不斷探索和創(chuàng)新，人工智能技術將更好地為人類社會和個體提供服務。
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?Nomic AI 發(fā)布首個完全開源的長文本嵌入模型，超越 OpenAI Ada-002在各項基準測試中的表現(xiàn)
在自然語言處理領域不斷發(fā)展的背景下，理解和處理廣泛的文本內(nèi)容至關重要。最近的一些進展顯著提升了語言模型的能力，特別是通過文本嵌入的發(fā)展。它打破了在長文本嵌入領域的準入壁壘，承諾一個未來，其中對話的深度與人類討論的廣度相匹配。
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首個圖像序列基準測試Mementos開源 GPT-4V/Gemini竟看不懂漫畫！
馬里蘭大學與北卡教堂山合作發(fā)布了Mementos，這是專為多模態(tài)大語言模型設計的圖像序列基準測試，旨在全面測試這些模型對于真實世界、機器人和動漫圖像序列的推理能力。測試結果令人震驚，GPT-4V和Gemini等MLLM在漫畫數(shù)據(jù)集上的準確率不足20%。這對于推動MLLM在圖像領域的發(fā)展提出了挑戰(zhàn)，并強調(diào)了進一步研究和優(yōu)化的迫切性。
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? 研究揭示：谷歌Gemini Pro在基準測試中落后于免費ChatGPT
根據(jù)卡內(nèi)基梅隆大學的最新研究報告，谷歌最新推出的大型語言模型GeminiPro在基準測試中未能達到預期水平，不僅落后于GPT-3.5遠遠不及GPT-4。GeminiPro的研究結果與谷歌在Gemini發(fā)布會上所提供的信息相矛盾，凸顯了對中立基準測試機構或流程的迫切需求。盡管谷歌竭盡全力，但其在追趕OpenAI方面仍然表現(xiàn)不佳，對整個AI行業(yè)言并非好消息。
