硅谷的AI创始人们，联手点名29家“潜力股”
最近，硅谷创投圈发了一份蛮有意思的榜单：让一些已经做出成功公司的 AI 创始人，推荐他们看好的下一批创业者。 像 Fireworks、Vercel 以及 Mercor 这些明星公司的 CE....
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Seq@K：在序列反馈下的语言模型评估
arXiv:2610.37859v1 发布类型：新 摘要：语言模型驱动的智能体与以往的智能系统存在根本性差异，其能够在上下文中从自然语言中学习。这一能力使智能体能够根据反馈逐步优化自己的回答，而这正是现代智能体工作流中普遍采用的操作模式。然而，学术界目前主要依据Pass@1或Pass@K等指标对模型进行排名，这些指标无法反映模型如何利用先前尝试的反馈信息。我们提出了Seq@K，这是一种自然的评估方案，用于衡量模型在每次先前失败后获得反馈的情况下，是否能在K次连续尝试内解决问题。与那些考察长期规划的多轮智能体基准测试不同，Seq@K将重点聚焦并形式化了从……中进行迭代优化的核心能力。
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%。
百度开源无限OCR 2，用于百页文档解析
百度发布了 Unlimited OCR 2，这是一款采用 MIT 许可证的 3B 参数规模的 OCR 模型，能够在一次请求中解析百页文档。其 SR-SWA 注意力机制使每步解码开销几乎保持不变，在 MarathonDocBench 上取得了 77.1 的得分。该文章《百度开源 Unlimited OCR 2，用于百页文档解析》首发于 MarkTechPost。
AdaptTok-Indic：面向印度语言的脚本感知自适应分词
arXiv：2610.33017v1 发布类型：新 摘要：在以英语为主导的语料库上训练的多语言分词器往往会对印度语系语言进行过度切分，导致令牌序列更长，并加剧了不同书写系统之间的分词差异。我们提出了 AdaptTok-Indic，这是一种专为印度语系语言设计的自适应分词扩展方案，它将 Unicode 规范化的预处理与显式的印度语系连字处理、基于书写系统的路由策略，以及与小型 Transformer 语言模型联合训练的字节级边界预测相结合。在孟加拉语和印地语上进行评估，并额外针对古吉拉特语、泰米尔语和泰卢固语进行了测试，AdaptTok-Indic 在令牌生成密度方面优于面向印度语系的基准分词器 SentencePiece BPE，以及独立实现的 MAGNET 式基准。在五项已记录的…
一种基于统一排队模型的框架，用于在突发性工作负载下对无服务器自动伸缩策略进行比较评估
arXiv：2610.35564v1 发布类型：新 摘要：无服务器计算平台必须在适应高度突发且不可预测的工作负载的同时，确保服务质量（QoS）。为应对工作负载的波动并满足QoS要求及服务等级协议（SLA），这些平台依赖于资源的自动扩展。商业化的函数即服务（FaaS）平台采用不同的自动伸缩策略，以动态调整活跃函数实例的数量和可用的处理能力。在本研究中，我们对三种具有代表性的自动伸缩策略进行了建模与比较：按请求伸缩（SPR）、并发级别伸缩（CLS）以及基于指标的伸缩（MBS）。为了实现独立于各厂商特定实现的系统化评估，我们……
BARC基准测试：良性请求，风险后果
arXiv：2610.32024v1 发布类型：新 摘要：用户向智能体发出的任务指令往往存在固有的表述不充分问题，尤其是在安全边界方面——这会带来行为风险。为研究此类风险，我们提出了 BARC-Bench 基准，它包含涵盖九种模拟工作空间环境的 110 项任务，在这些环境中，看似无害的请求可能会为不安全操作留下可乘之机。在该基准中，我们依据工作空间记录、隐含的环境背景以及未明示的社会规范所设定的安全边界，对智能体的行为进行评估。例如，当一个智能体被要求安排离职面谈时，必须在不通过共享日历邀请过早暴露员工辞职信息的前提下安排会议。通过对四种前沿模型配置在每项任务上进行五次尝试的评估发现，m
