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DeepEval - 开源 LLM 评估框架

DeepEval是一个简单易用的开源 LLM 评估框架,用于评估和测试大型语言模型系统。它与 Pytest 类似,但专门用于对 LLM 输出进行单元测试。DeepEval 结合了最新研究成果,基于 G-Eval、幻觉、答案相关性、RAGAS 等指标来评估 LLM 输出,它使用 LLM 和其他各种在本地运行的 NLP 模型进行评估。 无论你的 LLM 应用程序是 RAG pipelines、聊天机器人、AI 代理,还是通过 LangChain 或 LlamaIndex 实现,DeepEval 都能满足你的需求。借助它,你可以轻松确定最佳模型、提示和架构,以改进你的 RAG 管道和代理工作流,防止 prompt drifting,甚至可以自信地从 OpenAI 过渡到托管你自己的 Deepseek R1。 以类似于 Pytest 的方式轻松地“单元测试” LLM 输出。 即插即用 30 多个 LLM 评估指标,其中大多数都有研究支持。 支持端到端和组件级评估。 对 RAG、代理、聊天机器人以及几乎任何用例的评估。 使用最先进的进化技术生成合成数据集。 指标易于定制并涵盖所有用例。 红队,...

腾讯混元3D生成模型家族更新:混元3D-Omni、混元3D-Part发布并开源

腾讯混元3D生成模型家族刚刚推出更新:混元3D-Omni、混元3D-Part发布并开源。 据称这是腾讯混元在可控3D生成上的新突破,让AI 3D建模更具实用性,加速3D生成模型在游戏、打印和AR/VR等实际生产流程中的落地应用。 作为业界首个统一支持多条件控制的3D生成框架,混元3D-Omni突破传统图像输入的局限性,支持多种模态输入,实现对物体几何结构、拓扑和姿态的精细控制。 混元3D-Part则实现了灵活可控的部件拆分和生成,让分解和生成3D模型像玩乐高一样简单。 混元3D-Omni 基于混元3D 2.1开源模型构建,就像 “3D界的ControlNet”,通过轻量化的统一控制编码器和渐进式难度感知训练策略,混元 3D-Omni能融合多达四类控制条件,显著提升生成的可控性和质量: 骨骼:在单图条件下加入骨骼数据,能精确调节生成人物资产的姿态,完美适用于动画制作或虚拟角色设计; 点云:注入完整物体点云或从深度图投影的部分点云,帮助消除单张图像的视觉歧义,提升几何细节,让3D模型更逼真可靠; 边界框:允许微调生成资产的长宽高比例,确保结果与预期对齐; 体素:针对物体结构进行精确调节,让...

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