摘要： 大模型评测从传统功能测试转向评估"概率性正确"，需综合考察知识、推理、编程等能力。主流基准如MMLU（跨学科理解）、HumanEval（代码生成）、GSM8K（数学推理）通过量化指标（准确率、鲁棒性等）衡量模型表现，但面临数据污染、文化偏差等挑战。未来AGI评估将聚焦跨模态、长期推理、伦理对齐等维度，强调动态更新与人机协作。测试工程师需平衡自动化与人工审核，警惕&quo

负责把用户输入的主题 /关键词 /上下文，构造 prompt / messages，调用 LLM（如 Moonshot / OpenAI /DeepSeek 等）生成视频脚本、文案、字幕草稿、画面提示等。负责根据文案 /关键词 /画面提示去素材库（Pexels / Pixabay）拉图 /视频 /图片 /片段；根据素材 +字幕 +音频 +背景音乐进行拼接 /剪辑 /转场 /编码 /输出。在 con

需求：由于没时间盯盘，想写一个脚本能隔一段时间监控是否出了gs然后钉钉通知消息要实现这个功能，我们需要编写一个Python脚本，结合使用来控制手机、来进行图像识别，以及库来发送钉钉消息。这个任务比较复杂，需要一些前置准备工作。我会一步步详细地指导你完成。

ChatGPT Atlas 和 Chrome + Gemini 代表着浏览器从“窗口”向“助理”转型的两种路径。Atlas 以 ChatGPT 为核心，突出自然语言交互、浏览器记忆和代理执行，试图用 AI 改善效率甚至部分替代用户操作；Chrome 则在原有稳固基础上逐步接入 Gemini，将 AI 整合到搜索、内容理解和安全层面，并计划扩展到代理任务。从技术角度看，两者都处于快速迭代阶段。Atl

FastChat是一个开源的LLM训练、服务和评估平台，由LMSYS组织开发维护。该系统不仅提供了完整的模型训练和部署功能，更重要的是构建了一套全面的模型评估体系。多模型支持：支持包括Vicuna、Llama、GPT、Claude等主流大语言模型分布式服务：提供Web UI和OpenAI兼容的RESTful API评估框架：集成了MT-Bench、Chatbot Arena等多种评估方法开源透明：

苹果的App Store和Google的应用商店都分别有超过150万个app，海量的应用背后是海量移动用户的支持。根据com Score的“美国移动应用报告”，美国用户平均每个月最多下载3个新app。显而易见App Store中的竞争有多么激烈，独立开发者或许早已注意到，想要脱颖而出，仅仅创造卓越的产品是远远不够的。在App Store中的起起伏伏如

Scrcpy 是一款开源、免费的 Android 投屏工具，可以将手机画面实时同步到电脑，支持鼠标操作、键盘输入、1080p 高质量投屏，延迟低，非常适合开发者和进阶用户。命令功能scrcpy默认投屏降分辨率和码率（提高流畅度）同时录制屏幕投屏时关闭手机屏幕投屏窗口置顶显示场景推荐方案开发调试✅ Scrcpy（USB 连接）无线远程协作✅ Scrcpy 无线模式零技术门槛用户教学演示✅ Scrcp

最近要针对大模型进行压力测试，才接触到了大模型推理框架 sglang、vllm，于是要抓紧给自己补补课。随着人工智能技术的不断进步，大规模模型（简称“大模型”）因其在自然语言处理、图像识别等领域的卓越表现而受到了广泛关注。这些模型通常拥有数以亿计甚至更多的参数，能够学习到更加复杂的数据特征和模式。然而，如何有效地部署并运行这些大模型成为了新的挑战。这时，大模型推理框架的作用就显得尤为重要了。

理解并合理配置大语言模型的生成参数，是提升模型效果的第一步。无论你是做产品落地、研究开发，还是系统调优，掌握这些参数的含义与搭配技巧，都会让你的生成结果更可控、更高质。如果你想进一步探索 Prompt 工程、模型微调（如LoRA）、推理引擎优化（如vLLM、TGI），欢迎关注后续内容更新。如有实际模型或API使用问题，也欢迎留言交流，我们将持续补充常用模型（如ChatGLM、LLaMA、Baich

LLM 的命名标识不仅用于区分模型版本，更透露了模型设计目标、技术特性与适用场景。从基础的‑Base、指令微调的‑Instruct，到对话优化的‑Chat、知识蒸馏的‑Distill，再到专注数学、代码的‑Math‑Coder，以及面向图像、视频、音频的‑VL‑Video‑Audio，每个后缀都代表了特定的设计理念。量化、混合专家、强化学习等技术标识，则揭示模型在效率和能力上的优化策略。