修复评估偏差，以在 Amazon Bedrock 上解锁更优的模型
Property Finder 发现，其视觉AI评估标签中有96.8%源自现有模型，这掩盖了该模型的真实准确率。了解他们如何构建无偏的真值数据、实施进化式提示优化，并在 Amazon Bedrock 上选择了一款更精准且更具成本效益的模型，从而在11项图像质量指标上将成本降低了86%。
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OpenHome：从感知到洞察——智能家居摄像头视频分析
arXiv：2610.31986v1 发布类型：新 提要：视觉语言模型（VLMs）正越来越多地被应用于消费级智能家居摄像头系统，用于解析录制的视频并提供洞察。然而，从智能家居摄像头捕获的视频片段与现有 VLM 基准测试中占主导地位的精选网络视频存在显著差异。智能家居视频片段通常不包含字幕或旁白，并且拍摄角度各异、光照条件多变、场景也十分多样。然而，在视觉信号稀疏且上下文有限的情况下，现有 VLM 基准测试尚未充分评估模型在这一领域的性能。为弥补这一不足，我们提出了 OpenHome，一个仅基于视觉、采用四选项选择题形式的基准测试，用于评估对智能家居视频的理解能力。I
在 MXFP4 上训练 MoE 大型语言模型：我们如何缩小与 BF16 的差距
arXiv：2610.32229v1 发布类型：新 摘要：在低于8位的算术运算下训练大型语言模型（LLMs）有望显著提升内存带宽和计算吞吐量，然而FP4格式引入的量化误差若不加以处理，将严重扰乱优化过程。我们提出ALTO，这是一种开源的训练方案，用于在MLPerf小型MoE训练基准测试中，以MXFP4微缩尺度格式训练GPT-OSS-20B——一款拥有200亿参数的专家混合模型（MoE）。该方案融合了Abecassis、Felix等人[arXiv:2509.25149]提出的成熟技术（混合1D/2D块量化、随机化哈达玛变换以及随机舍入），并结合了一种基于TetraJet-v2[arXiv:2510.27527]改进的简化权重去振荡机制。在C4验证集上，采用全局批量大小