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10月4日周日
  1. 美团技术团队62

    美团图灵团队公开 Agent 评测实践:从评测体系到长程 Agent 演进

    美团图灵 Agent 评测团队将内部博客公开,由浅入深讲解 Agent 评测,涵盖评测是什么、如何建立评测体系,以及长程 Agent 框架带来的变化。文章提出观测加评测等于持续迭代的研发公式,主张评测需覆盖结果、过程、效率、风险四层,并给出把模糊指标下钻为二元化 Rubric、追求人人一致与人机一致的实践方法。

    推荐理由:美团图灵团队公开两年 Agent 评测实践,给出从指标下钻到人机对齐的可迁移方法论与落地路径。

  2. 美团技术团队38

    美团技术团队《Agent 评测白皮书》系列01:Agent 评测全览

    美团技术团队发布《Agent 评测白皮书》系列第一篇《评测全览》,提出完备的 Agent 评测体系可概括为四个模块、三种能力、两条 Loop、一套资产。两条 Loop 分别为评测体系迭代 Loop 与 Agent 迭代 Loop,二者共享线上真实样本,通过 Case 挖掘与归因相互咬合。四个模块中离线评测作为变更门控,依赖固定评测集与贴近生产的执行环境。

  3. Hugging Face Blog71

    微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox:按数据库终态给 AI 智能体打分

    微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox,通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体,再根据其留下的后端终态和副作用判分,而非看它生成的回答。

    推荐理由:微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准,用数据库终态而非回答文本判分,并给出 20 次重复下的稳定性与成本对比。

10月1日周四
9月30日周三
9月29日周二
  1. Hugging Face Blog71

    NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular

    NVIDIA 发布开源表格基础模型 Kumo Tabular,属于 Kumo Structured 模型集合,在 Hugging Face 上提供权重,可在单次前向传播中完成分类与回归预测,无需训练、调参和特征工程。

    推荐理由:NVIDIA 开源表格基础模型,单次前向即可预测,无需训练与特征工程,并给出四个基准的排名与效率对比。

9月28日周一
9月23日周三
9月22日周二
9月16日周三
  1. NVIDIA Blog62

    NVIDIA Vera Rubin NVL72 首次亮相 MLPerf Inference v6.1 并取得领先性能

    NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 中首次提交 Vera Rubin NVL72 预览结果,在 Qwen3-VL 上吞吐量最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍,在 DeepSeek-R1 上最高达 2.5 倍。

    推荐理由:MLPerf Inference v6.1 结果给出 Vera Rubin NVL72 与 GB300 NVL72 的吞吐、扩展效率和软件优化数据,可作为推理基础设施选型的参考。

9月2日周三
  1. Hugging Face Blog32

    Hugging Face 推出 BenchMIRT:审计 LLM 基准测试究竟在测什么

    Hugging Face 发布 BenchMIRT,一种在单条提示词层面审计 LLM 基准测试的多维 IRT 方法,可分离同一基准中混杂的不同能力信号。该方法基于 100 个 LLM 在 16 个基准、超 34K 道题上的结果训练,在未被告知基准对应能力的情况下自动恢复出安全与通用推理两个主导维度。分析显示 BBQ、WMDP 等安全基准的得分与通用推理关联更强,单一基准分数可能混合多种信号。

8月28日周五
  1. Hugging Face Blog62

    Open ASR Leaderboard 新增首个全球南方语言评测集 Monsoon

    Voice Arena 与 Hugging Face 合作在 Open ASR Leaderboard 上新增 Monsoon en-IN 与 Monsoon hi-IN 两个评测集,印地语成为该榜单多语言标签页上的首个印度语言。

    推荐理由:Open ASR Leaderboard 首次纳入印地语与印度英语评测集,读者可了解多语言语音评测如何按说话人属性拆解误差。

8月27日周四
8月21日周五
  1. Hugging Face Blog66

    Hugging Face 研究量化语音识别中的基准优化现象

    Hugging Face 发布研究,用共识分歧、掩蔽实体检索和拼写切换三项探针量化语音识别中的基准优化现象,评测了 11 个开源 ASR 模型。结果显示部分高分模型会复现 VoxPopuli 和 LibriSpeech 参考转写中的错误,即使音频与之矛盾或相关词已被静音,在 LibriSpeech 上部分模型复现被静音数字的比例约为 30–40%。

    推荐理由:通过三项探针量化 ASR 模型的基准优化行为,并给出可复用的检测脚本与榜单入口。

8月19日周三
8月13日周四
  1. Hugging Face Blog71

    Hugging Face 用智能体复现 ICML 2026 的 2226 篇论文

    Hugging Face 在 7 月 15 日至 8 月 2 日的黑客松中,组织 1221 名社区成员用 Claude Code、Codex、Cursor 等编码智能体复现 ICML 2026 论文,共发布 6816 份 Trackio logbook,覆盖 2226 篇论文,约占会议论文的三分之一。

    推荐理由:Hugging Face 用 1200 多名社区成员和编码智能体复现 ICML 2026 论文,给出了大规模论文复现的可行路径与人类角色的具体分工。

  2. Microsoft Research40

    MindTopo:微软研究院推出评估 VLM 拓扑空间推理能力的新基准

    微软研究院推出 MindTopo 基准,用于评估多模态大语言模型在连通性、封闭、顺序、分离和绳结五类拓扑关系上的推理与规划能力。测试显示,当前模型在静态图像识别上表现明显优于交互式规划任务,失败多发生在规划阶段而非感知阶段,模型在场景变化中会丢失结构关系或提出违反物理约束的动作。图像与视频生成仅在单帧关系可见时偶有帮助,跨序列仍不可靠。

8月12日周三
8月11日周二
7月31日周五
7月29日周三
7月16日周四
7月15日周三
7月8日周三
7月1日周三
6月30日周二
  1. Hugging Face Blog60

    Hugging Face 模型页展示 Every Eval Ever 评测结果

    Every Eval Ever(EEE)与 Hugging Face Community Evals 现已互通,评测结果可交叉发布并链接回完整记录。EEE 数据存储已收录约 229,000 条评测结果,覆盖 22,000 多个模型和 2,200 个基准,来自 31 种报告格式。

    推荐理由:原文给出 EEE 与 Community Evals 互通后的数据规模与转换工具,读者可据此判断评测结果如何被统一记录和追溯。

6月24日周三
6月18日周四
  1. Hugging Face Blog60

    Hugging Face 发布 agent-eval:在自有工具上评测开放模型的智能体能力

    Hugging Face 发布 agent-eval 评测工具,以 transformers 为案例,按 bare、clone、skill 三种层级在模型 × 版本 × 任务上并行运行,衡量智能体完成任务所需的轮次、token 与错误率,而非只看最终答案。

    推荐理由:原文给出了一套可复用的智能体工具评测方法,并展示同一改动对不同规模模型效果相反的具体证据。

6月17日周三
5月29日周五
5月6日周三
  1. Hugging Face Blog34

    Hugging Face 为 Open ASR Leaderboard 引入私有数据集防刷榜

    Hugging Face 与 Appen Inc.、DataoceanAI 合作,为 Open ASR Leaderboard 引入覆盖多口音、朗读与对话场景的高质量英文 ASR 私有数据集,以防止 benchmaxxing 和测试集污染。榜单默认平均 WER 仍只基于公开数据集计算,用户可通过开关选择是否纳入私有数据集查看影响。该榜单自 2023 年 9 月上线以来访问量已超 710K 次。

4月22日周三
4月21日周二
  1. Hugging Face Blog33

    QIMMA قِمّة:Hugging Face 推出质量优先的阿拉伯语 LLM 排行榜

    Hugging Face 发布 QIMMA قِمّة 阿拉伯语 LLM 排行榜,在评测模型前先对基准做质量验证。该榜单整合 14 个来源基准的 109 个子集、超 52,000 条样本,覆盖文化、STEM、法律、医疗、安全、诗歌文学与代码 7 大领域,其中 99% 为原生阿拉伯语内容,并首次在阿拉伯语排行榜中引入代码评测。

4月15日周三
  1. Hugging Face Blog40

    VAKRA 基准解析:AI 智能体的推理、工具调用与失败模式

    Hugging Face 发布 VAKRA,一个面向企业级环境的工具接地可执行基准,用于评估 AI 智能体的组合推理与多步工作流执行能力。该基准提供 8,000+ 本地托管 API、覆盖 62 个领域,任务需 3-7 步推理链,包含 API 链式调用、工具选择与多跳推理四类任务,模型整体表现不佳。博客进一步分析了不同任务上观察到的失败模式。

4月14日周二
  1. Google Research46

    Google 推出 Vantage:用生成式 AI 评估未来技能

    Google 在 Google Labs 上线研究实验 Vantage,用生成式 AI 构建模拟对话环境,评估高中与大学生的问题解决、协作等未来技能,目前提供英文版并可注册。Vantage 与纽约大学合作开发,由 Executive LLM 动态引导对话、AI Evaluator 依据评分量表打分,188 名 18-25 岁美国测试者的研究显示其评分与人类专家一致度接近专家间一致度。

4月9日周四