1 pixel accuracy (PA，像素精度)就是 每一类像素，正确分类的像素的个数 的和 ／ 每一类像素的实际的像素的个数之和。2 mean pixel accuracy (MPA, 均像素精度)每一类像素的精度的平均值，即先求出每一类像素的PA,然后再取平均值。3 Mean Intersection over Union(MIoU, 均交并比)反正就是交集除以并集然后...

arXiv:2605.03546v1 (预印本标识)John Yang, Kilian Lieret, Jeffrey Ma, Parth Thakkar 等总结1: 评估范式由SWE-bench的修bug改为直接重建整个项目。现有的代码大模型评估（如SWE-bench）陷入了“填空题”和“局部修补”的瓶颈。ProgramBench首创了“黑盒逆向工程+从零构建”的范式，强迫AI承担真正的“软件架

摘要： 港科大团队在SIGIR 2026发表的论文《LLM-Oriented Information Retrieval: A Denoising-First Perspective》提出，大模型时代信息检索的核心矛盾已从“召回不足”转向“噪声过剩”。研究揭示，LLM作为检索结果的主要消费者，对噪声极其敏感——即使检索到正确答案，多余噪声仍会导致模型性能显著下降（实验显示噪声可使Exact Mat

George Tsoukalas, Anton Kovsharov, Sergey Shirobokov, 等 (Google DeepMind, Aarhus University, Google)结论1: AI 已经能解决高难度的前沿数学问题。就算基础的Agent都已经具备了自主攻克封尘数十年、具有极高学术价值的数学开放难题（如保罗·埃尔德什的猜想）的能力，标志着 AI 数学向真实科研级别跨越

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1 综述Semantic Segmentation using Fully Convolutional Networks over the yearsJun 1, 2017https://meetshah1995.github.io/semantic-segmentation/deep-learning/pytorch/visdom/2017/06/01/semantic-segmen...

1 安装1.1 安装dockerbrew cask install docker1.2 拉取kaggle镜像，目前只有cpu版本的docker run --rm -it kaggle/python2 运行2.1 运行jupyter-notebookdocker run -v $PWD:/tmp/working -w=/tmp/working -p 8888:8888 --rm -...

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用WFST来表征ASR中的模型（HCLG），可以更方便的对这些模型进行融合和优化，于是可以作为一个简单而灵活的ASR的解码器（simple and flexible ASR decoder design）。利用WFTS，我们可以吧ctc label，lexicon(字典)，language models(语言模型)等模型结合起来，生成一个简单的search graph用于解码。WFTS主要由