Affichage 1-5 sur 5
Résumé et guide pratique pour utiliser le leaderboard public de CoinSignal (https://coinsignal.co/benchmark) : quelles métriques regarder, quoi valider en pilote, et quels risques surveiller — adapté aux équipes UK et aux développeurs non spécialistes.
Tutoriel reproductible pour exécuter les tâches SRE d'ITBench‑AA et produire des rapports JSON prêts pour l'audit (accuracy, avg_turns, false_positive_rate, task_count). Les modèles de pointe ont obtenu moins de 50 %.
Guide pour albedan/ai-ml-gpu-bench : clonez un petit harness pour mesurer l'entraînement ML Python et l'inférence locale de LLMs sur CPU vs GPU, et exportez des métriques pour comparer latence et coût.
Guide localisé pour faire tourner VAKRA — un benchmark exécutable (8 000+ APIs locales, 62 domaines) — capturer des traces d'exécution complètes, reproduire des pannes multi‑étapes et améliorer des agents pas à pas.
Tutoriel reproductible pour créer un harness d'évaluation inspiré du benchmark APEX‑Agents (résumé TechCrunch). Mesurez la capacité d'un agent à assembler le contexte à travers Slack, Google Drive et autres sources, et produisez des métriques et gates de déploiement.