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Quantiles
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AI代理需要逼真的测试环境以进行准确评估
为AI代理评估创建逼真的环境对于理解其真实世界性能至关重要。这些环境包含工具、数据和上下文，并且必须在真实世界反映与可控、可重复测试之间取得平衡。关键要素包括代表性的任务和数据、具有逼真行为且能处理错误的工具，以及明确的成功标准，无论是针对特定结果还是更广泛的探索。
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Quantiles通过Hugging Face数据集实现无代码AI评估
Quantiles推出了一项新功能，允许用户利用基于配置的方法，无需编写代码即可创建AI评估。该系统支持精确匹配和多项选择等确定性评分风格，使用户能够利用Hugging Face等来源的数据集构建评估。该过程包括定义评估类型、数据集、提示模板和风格，并提供了MMLU-Pro数据集的示例。
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tsfresh 在时间序列特征集比较研究中领先
一项新近发表在 arXiv 上的研究，在 124 个分类任务上比较了六个开源时间序列特征集和三个基线集。研究发现，虽然特征集整体表现相似，85.3% 的成对比较结果为平局，但 tsfresh 库表现最强，与其他特征集相比有 29.03% 的胜率。研究强调，特征集的具体组成对分类性能有显著影响，使用傅里叶系数和分位数的简单基线对于某些问题可能有效。