与「BENCH」相关的搜索结果

Dame stepback so tough, even the Kings bench was impressed 💯 He finished with 29 PTS, 6 AST and 6 3PM as the @trailblazers improved to 9-3 on the season and picked up the West Group C win!

Dame stepback so tough, even the Kings bench was impressed 😏🙄 He finished with 29 PTS, 6 AST and 6 3PM as the @trailblazers improved to 9-3 on the season and picked up the West Group C win!

大厂的AI商战真是朴实无华，就是猛猛砸钱找专家，猛猛做数据标注。。。字节的Xpert，10月份有一个人领了18万。。。 AI时代，只要你有任何特长，只靠贡献自己的知识和努力，也能活得很滋润： ⓵专业问答与评测 -专业领域问答（医疗、法律、金融、STEM等） -模型回复打分与对比评测 -Benchmark出题与标准答案设计 ⓶聊天 / 对话相关 -多轮对话评估：对模型在聊天中的回复打分、排序、指出问题（准确性、自然度、逻辑、人设一致性等） -对话生成 / 改写：写或优化多轮对话数据，用于训练聊天机器人 -偏好排序（RLHF）：同一问题给出多个回复，选出更好的那个并写理由 -角色扮演 / 人设对话：按指定角色（医生、律师、客服、特定性格等）进行对话评测或数据生产 -对话纠错：找出聊天回复中的事实错误、逻辑漏洞、不当内容 ⓷内容生产类 -高质量专业内容撰写（案例库、知识库、语料） -复杂指令设计（多约束、高难度Prompt） -参考答案撰写 -专业内容改写与优化 ⓸代码 / 技术类 -代码生成评估 -Agentic Coding / 长程任务评测 -Bug查找与代码审查 -编程题出题与判题标准制定 ⓹语音 / 多模态类 -方言语音采集与标注 -语音转写质检 -视频/3D/动捕数据相关 -多模态内容评估 ⓺审核与质检类 -模型输出合规性审核（医疗、法律、金融强合规场景） -知识准确性审核 -已有标注数据的二次质检 ⓻其他 -访谈类任务 -数据采集（按脚本录制真实场景） -创意内容评估（影视、文学、设计美学等） 上面这些任务，简单到只要愿意花时间聊天，时薪也在三位数。更专业一些的比如生物、法律、金融、制造，就更加赚钱了。 可以参与的平台： 1、腾讯旗下的ExpertHub： 2、字节旗下的Xpert： 3、阿里的晓天睿士：

Frontier coding performance at up to 20x lower cost. Introducing the world’s most cost-efficient harness: Reason Stop burning thousands on runaway agent bills. Reason outperforms top harnesses on Terminal-Bench and DeepSWE while dropping cost per task to a fraction of the frontier baseline. Comment “Reason” and we’ll send you early access + free compute credits. Try for free:

Meta vừa bỏ một thứ chẳng liên quan gì tới điện toán: tên trái cây cho model AI. Model mới nhất của họ vẫn mang tên "Watermelon" — quả dưa hấu — trước khi quyết định dừng hẳn cách đặt tên này. Theo Business Insider, Meta đã quyết định nội bộ rằng tên trái cây không còn phù hợp với tham vọng AI của họ. Model gần nhất vì thế là "Watermelon", và nó sẽ là quả cuối cùng trong danh sách. Ba điểm: - Đây là quyết định nội bộ, không phải thông báo ra công chúng: nguồn tin là một người hiểu vấn đề, không phải tài liệu công khai. - Vấn đề không nằm ở tên gọi mà ở thứ tên gọi phải gánh: một cái tên trái cây nghe vui, nhưng không truyền tải được tham vọng mà Meta muốn gắn với dòng model đó. - "Watermelon" là model cuối cùng theo lối đặt tên cũ — nghĩa là toàn bộ danh mục trái cây trước đó sẽ thành lịch sử, không có phiên bản kế tiếp. Góc nhìn: Nhiều người sẽ đọc tin này như một chi tiết vui rồi lướt qua, nhưng nó nói đúng thứ mà dân làm hạ tầng nên để ý. Cách một lab đặt tên model thường phản ánh họ đang bán nó cho ai: tên trái cây hợp với giai đoạn thử nghiệm nội bộ, còn khi model trở thành sản phẩm cho doanh nghiệp thì cái tên phải chịu được hợp đồng và slide họp với khách hàng. Bỏ trái cây không phải chuyện thẩm mỹ, mà là dấu hiệu đổi tầng khách hàng và đổi cách định vị. Người trong ngành nên nhìn vào những thay đổi nhỏ kiểu này thay vì chờ benchmark. Điểm đáng lưu: Lưu bài này làm mốc — lần tới khi một lab đổi hệ thống đặt tên model, đó thường là tín hiệu họ sắp đổi thị trường mục tiêu. Bạn đang đặt tên cho model nội bộ của mình theo lối "vui" hay theo lối "bán được", và bạn đã thấy cái tên đó cản việc gì chưa? #Meta# #Watermelon# #BusinessInsider# #MoHinhAI# #DatTenModel# #DoanhNghiep# #HaTang# #VipZone# #nguyenchitrongnghia#

We’re rolling out Orchestrator in @Antigravity to Google AI Ultra subscribers, letting you run multiple models in a single session instead of routing the entire task to one model. Orchestrator pairs a frontier model with a fast execution model: Carbon sets the plan, hands off code edits and testing to Hydrogen, and steps back in to repair the plan if it hits friction — reaching near-Carbon task success rates on Terminal-Bench 4.0 while consuming 24% less quota and completing 19% faster on average.

Hydrogen brings major leaps in intelligence, speed, and reliability: ⚡ Cutting-edge intelligence: Surpasses Argon on the @ArtificialAnlys Intelligence Index at default high thinking (and climbs even higher at xhigh), while finishing tasks faster than competing models in its class. 💻 Cleaner coding & debugging: More than triples 3.8 Flash on Terminal-Bench 4.1, cuts fabricated claims by more than 5X, and adapts cleanly when a tool call fails or a search returns empty. 💼 Top marks on real-world work: Ranks #1# on Vals Tax Agent Bench, ties for #1# on Vals Legal Research, and leads on AutomationBench-AA, Multimodal Knowledge Agent (MKA), and Agents' Last Exam.

Introducing Edge0-145B and Edge0-120B, @Edge0_AI’s first device-native 100B-class foundation models with open weights. Cloud-level intelligence on your laptop. Free, offline, and fast enough for real vibe coding. - Smart: beats Claude Opus 4.6 on Terminal-Bench 2.1 (86.5% vs. 78.2%) - Light: needs just 29G memory, 1/3 of a standard setup (100G+) - Fast: decodes 75+ toks/s, prefills 1050+ toks/s on RTX Spark and Mac. - Steady: handles 128K–256K tokens of context without slowing down, even on long tasks Frontier-class agentic coding. No cloud API. No token bill. Your code and data never leave your machine. Open weights are live on @huggingface. Run it locally or plug it into your favorite coding agent.