近期，多模态大模型如GPT-4o、Gemini-pro和QwenVL-Max在各类评估中崭露头角，频频登上排行榜前列。然而，这些排行榜的可信性引发了学界对现行评估标准公正性的反思。来自北京大学、中国医学科学院、香港中文大学及阿里巴巴的科研团队，携手对现有评测流程的准确性和可信度提出了严格的质疑。他们的研究成果揭示了一个令人惊讶的现象：即便在未直接观察图像、未能深入理解题目情境的前提下，大语言模型仍能表现出接近最先进技术水平（SOTA）的性能，这显然背离了多模态评测旨在考察的综合理解能力的初衷。 为了应对这一挑战，并确保评测基准的严谨性与实用性兼备，该研究团队创新性地推出了MMEVALPRO，一个专门用于检验多模态大模型性能的全新评估框架。初步实验验证显示，当前市场上备受推崇的多模态大模型在MMEVALPRO的严格审视下，其实际实力远未达到公众普遍预期的高度。相比现有的评估数据集，MMEVALPRO设定了更为严苛的考验门槛。根据实验结果，目前表现最优的大语言模型（LMM）在MMEVALPRO上的表现与人类水平之间存在31.73%的显著差距
在现有分布式系统中，面对增长迅速的业务数据，id生成一直是非常重要的一环。而分布式系统的id生成方案需要满足几个重要特性：容错高可用、高性能高并发、全局唯一。
对 Linux 进行问题排查是后台开发的日常，但却总会遇到“无法稳定复现、问题定位困难、一两天都没缩小问题范围”等等问题。 本文作者整理和总结了 Linux 后台开发常用的分析工具和问题排查思路，主要涉及 CPU 、内存、磁盘和网络四大方面，并归纳为思维导图方便大家记忆和查询。赶紧点赞转发收藏一键三连起来吧！
近期，火山引擎多媒体实验室团队提出了一种高质量3D Gaussian-Splatting场景重建及低延迟重渲染技术，用于对场景进行高质量的重建，并支持复杂的重打光及实时渲染。该及时已经实际应用在虚拟直播等VR/AR/XR应用中。同时，该技术被图形学顶会SIGGRAPH 24收录，并被邀请在 NeRFs and Lighting session做正式汇报。
为深入探讨AI时代的人机关系，引领社会共同思考人机共生时代的经济发展机遇与社会应对策略，腾讯研究院联合前海国际事务研究院、青腾、香港科技园公司等机构举办 “AI时代的人机关系展望”论坛，这也是“人工智能+社会发展系列高端研讨会”的第二期。 论坛上第二个圆桌论坛邀请到前沿技术、城市规划和社会治理四位资深专家，探讨机器人作为智能执行体在新一轮AI技术和产业爆发期的价值和挑战，进而讨论要建立以人为中心的新型人-机-环境的关系，我们应该对齐哪些价值和路径？以下是圆桌讨论实录。
去年之前，阿里巴巴的淘天集团测试环境是以领域方式运作：不局限测试环境治理本身，从测试模式方法论及用好测试环境思路引领集团测试环境治理。领域运作最难的是“统一思想”。业务进一步细分调整后，测试环境治理策略理应由业务方自行决策，领域尽可能多的提供更好用的工具产品供业务方使用。 测试环境产品得很稳定，让用户相信环境是可靠的，其次环境部署需要高效，二者缺一不可。下面从这两个方面做一下阐述。
