LLM已经可以理解文本和图片了，也能够根据它们的历史知识回答各种问题，但它们或许对周围世界当前发生的事情一无所知。
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】基准测试堪称人工智能领域的「科举制」，但这种应试教育唯分数论输赢，能训练出真正的好模型吗？ 2010年，基于ImageNet的计算机视觉竞赛推出，激发了深度学习的一场算法与数据的革命，从此基准测试成为衡量AI模型性能的一个重要手段。 在NLP领域， 也有GLUE（通用语言理解评估）基准，AI模型需要在包含上千个句子的数据集上进行训练，并在九个任务上进行测试，例如判断一个句子是否符合语法，分析情感，或者两个句子之间是否是逻辑蕴涵等。 GLUE刚
摘要：探索agent是否可以在不依赖于人工标记数据的情况下与其环境保持一致，提出了一个有意思的研究课题。从智能生物观察到的对齐过程中汲取灵感，我们提出了一种新颖的学习框架。agent能够熟练地从过去的经验中提炼出见解，完善和更新现有的笔记，以增强它们在环境中的表现。整个过程发生在内存组件中，并通过自然语言实现，因此我们将这个框架描述为内存学习(In-Memory Learning)。我们还深入探讨了用于评估自我改进过程的基准测试的关键特性。通过系统实验，我们证明了我们框架的有效性，并提供了解决这个问题的见解。
为啥呢？原来在最新的 MLPerf 基准测试中，英伟达 H100 GPU 芯片组在以下八项基准测试中全部创下了新纪录，同时成为唯一一个跑完所有测试的硬件平台。
不得不说，自发布以来，苹果M1芯片的各项测评表现都令人印象深刻。甚至此前有人发现M1 Mac Mini在某项TensorFlow速度测试中的得分高于英伟达RTX 2080Ti。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】你的batch size是多少？最近有大佬做实验表示没必要非得2次方，训练速度影响微乎其微，但评论区却吵翻天了！ 你有没有疑惑过，为啥batch size都是2的幂数？ 有人觉得是「习惯」，也有人说这算是一种约定俗成的标准，因为从「计算」的角度来看，batch size为2的幂数有助于提高训练效率。 但计算机科学就是一门实践的学科，理论再完美也需要实验结果来验证。 最近一位AI研究者Sebastian动手试了一下所有的batch size，结果发
基准测试是一种测量和评估软件性能指标的活动。你可以在某个时候通过基准测试建立一个已知的性能水平（称为基准线），当系统的软硬件环境发生变化之后再进行一次基准测试以确定那些变化对性能的影响。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI MNIST，是一个手写数字数据集，除了用在机器学习入门的教学中，它还是对机器学习算法进行基准测试的常用数据集。 但是，总有人觉得MNIST不够好
雷锋网消息，2019 年 7 月 11 日，Google 宣布旗下的 Google Cloud Platform（GCP）在最新一轮的 MLPerf 基准竞赛中创造了三个新的表现记录，这三个记录都是基于 Cloud TPU v3 Pod 实现的。
导读：这篇文章来自RedisGraph团队，RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。翻译由云测评君公众号完成。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性、以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。
导读：本文来自RedisGraph团队，RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性，以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。
曾经很长一段时间里，业界都在谈论是否有必要设立AI基准测试。如今看来，随着人工智能对于算力的强烈渴求，如何发挥AI最大潜能、赋能数字化转型正成为全行业最大挑战，以 MLPerf™ 为代表的AI基准测试的价值则愈发凸显，在推动AI软硬件发展、AI系统落地等方面发挥着重要作用。
导读：本文来自RedisGraph团队，RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性，以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。 全文约2800字，阅读需20分钟。 原文地址：https://redislabs.com/blog/new-redisgraph-1-0-achieves-600x-faster-performance-graph-databases/ ---- 今天我们很高
87GB的种子，8x7B的MoE架构，看起来就像一款mini版「开源GPT-4」！
基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。而JMH是一个用来构建，运行，分析Java或其他运行在JVM之上的语言的 纳秒/微秒/毫秒/宏观 级别基准测试的工具。
几天前，Anthropic一名25岁的高管在博客上发文，表示自己已经准备好了3年后退休，让AI取代自己的工作。
Grafana 实验室的 Mimir 是一个在 AGPLv3 许可下新的时间序列数据库，该工程团队从 Cortex TSDB 中汲取精华，同时降低了复杂性并提高了可扩展性。 根据 Grafana 实验室的测试，Mimir 可以扩展到 10 亿个活跃时间序列和 5000 万个样本/秒的摄取率，该基准测试要求运行一个具有 7000 个 CPU 核心和 30TiB 内存的集群，这已经是我听说的最大、最昂贵的时间序列数据库的公共基准测试了。要重现这样规模的基准测试并不那么容易，幸运的是，在大多数情况下，用户的工作负
简单来说， 这是一个Python 3库，里面有很多不需要进行梯度计算的算法。这些算法有：
作者：Sebastian Raschka 机器之心编译 编辑：泽南 有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。 我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。 又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能，因此设置成 16、32、64、128 … 时，往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种玄
Read More: https://blog.rust-lang.org/2020/11/19/Rust-1.48.html
---- 新智元报道 编辑：武穆 【新智元导读】NVIDIA H100 Tensor Core GPU在MLPerf行业标准AI基准测试中首次亮相，创下了所有工作负载推理的世界纪录，提供的性能比上一代GPU高4.5 倍。 不久前，英伟达公布了旗下的芯片，在MLPerf行业标准AI基准测试的结果。 根据英伟达的说法，H100（又名 Hopper），提高了所有六个神经网络在每个加速器上的表现标准，比上一代的A100，性能高了4.5倍，创造了所有工作负载推断的世界纪录。 所谓的推理，不同于机器学习 (
前段时间，那个爆火整个开源社区的 Mixtral 8x7B MoE 模型论文放出了。
本文和封面来源：https://motherduck.com/，爱可生开源社区翻译。
语言交流是人类互动一种自然的方式，随着语音技术的发展，我们可以与设备以及未来的虚拟世界进行互动，由此虚拟体验将于我们的现实世界融为一体。
短短 45 分钟时间里，OpenAI CEO 山姆・奥特曼向我们介绍了迄今为止最强的大模型，和基于它的一系列应用，一切似乎就像当初 ChatGPT 一样令人震撼。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。 我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。 又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能，因此设置成 16、32、64、128 … 时，往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种
(Photo by Marc Sendra Martorell on Unsplash.)
Grafana 实验室的 Mimir 是一个在 AGPLv3 许可下新的时间序列数据库，该工程团队从 Cortex TSDB 中汲取精华，同时降低了复杂性并提高了可扩展性。
Eagle 7B在多语言基准测试中，击败了所有的同级别模型，在单独的英语测试中，也和表现最好的模型基本打平。
近日，由加州大学伯克利分校、华盛顿大学和谷歌研究院合著的论文《AI and the Everything in the Whole Wide World Benchmark》指出ImageNet等基准定义的模糊任务在促进智能理解上的局限性，就像用有限的博物馆来代表整个世界一样。
原文链接：https://cilium.io/blog/2021/05/11/cni-benchmark
OpenAI 2024 Spring推出 GPT-4o，这是OpenAI的新旗舰模型，可以实时对音频、视觉和文本进行推理。
作为我 Google 编程夏令营的一部分，我一直致力于改进角色策略插件（Role Strategy Plugin）的性能。由于没有现有的方法来度量性能以及在 Jenkins 插件上做基准测试， 我在项目第一阶段的工作是创建一个框架在一个 Jenkins 实例中运行 Jenkins 插件中的基准测试。为了让我们的工作更容易些，我们选择了 Java微基准测试工具来运行这些基准。这使我们能够可靠地度量对时间要求严格的功能的性能，将有助于让 Jenkins 为每个人更快的运转。
人家竞技场背后的组织LMSYS，已经悄悄完成了成果转化：从实战中诞生的最有说服力的基准测试——Arena-Hard。
通过展示可以看到，XAgent在回答问题时会分条缕析，逐步给出回答，这是开发专门为其设计的双循环机制。
基准测试这个单词在工作中相信大家都经常会遇到，在我刚开始工作的时候，看一些文档的时候老是会碰见基准测试，当初以为基准测试就是简单的性能测试。但是随着后面的一些经验，发现基准测试并不是这么的简单，最近也在看一本书叫做《JAVA性能权威指南》，其中也介绍了基准测试相关的一些东西，大家有兴趣的下来也可以去看下，于是我在这这里简单的聊一下基准测试相关的一些东西。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。 我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。 又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥
基准测试 ( benchmark ) 是针对系统设计的一种压力测试，通常的目标是为了掌握系统的行为，但也有其他原因，如重现某个系统状态，或者是做新硬件的可靠性测试。本章将讨论 MySQL 和基于 MySQL 的应用的基准测试的重要性、策略和工具。
这次，他们发布了首款代码生成模型Codestral，支持80多种编程语言以及32K长上下文窗口。
要想改进程序的性能，首先要知道程序的当前性能。 本节主要关注使用 Go testing 包如何构建有用的基准测试，并且给出一些最佳实践以及常见的陷阱。
基准测试（Benchmarking）是在golang中用于测量和比较代码性能的一个工具。这个工具可以帮助我们发现代码中的瓶颈并找到提升效率的方法。在 Go 中，我们可以使用内置的 testing 包来编写和运行基准测试。
就在刚刚，OpenAI劲敌Inflection发布了新模型——Inflection-2.5，仅用40%计算量，实现与GPT-4相媲美性能。
影响Java调用性能有哪些因素 当时发生了什么？ 这得从一个小故事说起。我在一个Java核心库的邮件列表中提交了一个修改 ——重写了一些本是 final 的方法。一石激起千层浪，这一改动引发了几番讨论。而其中一个讨论的话题是：调用一个去除 final 标记的方法，将导致哪种程度的性能下降（performance regression）。 我不能确定这一改变是否会导致性能下降，但当我决定将此暂时搁置一边，试着寻找在这个讨论里是否有人公布过任何相关的完整基准测试（sane benchmarks）时，结果空手而归
这得从一个小故事说起。我在一个Java核心库的邮件列表中提交了一个修改 ——重写了一些本是 final 的方法。一石激起千层浪，这一改动引发了几番讨论。而其中一个讨论的话题是：调用一个去除 final 标记的方法，将导致哪种程度的性能下降（performance regression）。
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/12/how-to-benchmark-performance-of-citus-and-postgres-with-hammerdb/
该测试规范包含了实用的典型使用场景、一套衡量 Broker 性能的主要指标，以及一个模拟负载和收集测试结果的工具，可以帮助开发者评估 MQTT Broker 的可扩展性和性能，从而选择最需要和合适的产品。
我们构建了一个新的框架，这个框架可以帮助我们更好地理解通用人工智能（AGI）及其早期版本的能力和表现。这个框架详细划分了 AGI 的性能、适用范围和自我控制能力的不同层次。我们希望，这个框架能够像划分自动驾驶技术等级一样，为人们提供一种通用的语言，以便比较不同的 AGI 模型，评估它们可能带来的风险，并跟踪我们在实现 AGI 这一目标道路上的每一步进展。
基准测试是一种检测程序性能的有效方法，特别是在Go语言中，它提供了一个强大的标准库来帮助开发者执行这些测试。本文将详细介绍如何使用Go的标准库来编写和运行基准测试，以及如何解读结果以优化代码。
在不知道如何运行某个数据库的情况下，请不要在该数据库上运行基准测试。本篇案例很好的解释了原因。
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