benchmark

Bộ mã phát hiện và định vị đối tượng dựa trên điểm của UCAS-VG.

Đánh giá tính xác thực dạng dài trong các mô hình ngôn ngữ lớn. Mã nguồn gốc cho bài báo "Long-form factuality in large language models" của chúng tôi.

Một framework đo điểm chuẩn cho ngôn ngữ Julia

Kho lưu trữ này chứa mã cho "VLM2Vec / MMEB" [ICLR 2025], "VLM2Vec-V2 / MMEB-V2" [TMLR 2026] và "MMEB-V3" [COLM 2026]

Bộ tiêu chuẩn đánh giá mã nguồn mở cho các tác nhân AI trên trình duyệt thực hiện các tác vụ hàng ngày.

CAIRI: Bộ công cụ và tiêu chuẩn đánh giá cho học biểu diễn trực quan có giám sát, bán giám sát và tự giám sát.

Awesome-LLM-Eval: danh sách tuyển chọn các công cụ, tập dữ liệu/benchmark, bản demo, bảng xếp hạng, tài liệu và mô hình, chủ yếu dành cho việc đánh giá LLM.

A.S.E (AICGSecEval) là bộ tiêu chuẩn đánh giá bảo mật mã nguồn do AI tạo ra ở cấp độ kho lưu trữ, được phát triển bởi đội ngũ Tencent Wukong Code Security.

BenchMARL là một thư viện để đánh giá hiệu năng Học tăng cường đa tác nhân (MARL). BenchMARL cho phép so sánh nhanh các thuật toán, tác vụ và mô hình MARL khác nhau dựa trên hai nguyên tắc cốt lõi: khả năng tái lập và tiêu chuẩn hóa.

Kho lưu trữ các tập dữ liệu hữu ích được thu thập cho nghiên cứu khoa học mạng và học máy.

Điểm chuẩn xử lý ngôn ngữ tự nhiên quy mô lớn đầu tiên cho tiếng Indonesia. Chúng tôi cung cấp nhiều tác vụ hạ nguồn, các mô hình IndoBERT đã được huấn luyện trước và mã nguồn khởi đầu! (AACL-IJCNLP 2020)

Bộ công cụ đo lường hiệu năng đa nền tảng cho Kotlin

[ICML 2024] TrustLLM: Độ tin cậy trong các mô hình ngôn ngữ lớn

AgentLab: Một framework mã nguồn mở để phát triển, kiểm thử và đánh giá các web agent trên nhiều tác vụ khác nhau, được thiết kế để có khả năng mở rộng và tái lập.

Open-source infrastructure that turns scattered SKILL.md files into curated, retrieval-ready agent-skill corpora—with retrieval and evaluation tooling included.

Các matcher kiểm thử hiệu năng cho RSpec

Điểm chuẩn Federated Learning - Federated Learning trên các kho dữ liệu Non-IID: Một nghiên cứu thực nghiệm (ICDE 2022)

Một Benchmark phân loại văn bản trong PyTorch

📖 Điểm chuẩn NLU tiếng Hàn.

Mạng lưới các node toàn cầu để thực hiện các kiểm tra mạng như ping, traceroute và phân giải DNS

Theo dõi đối tượng trực quan

Công cụ đo điểm chuẩn framework HTTP hiện đại hỗ trợ HTTP/1 và HTTP/2.

CL-bench: Một tiêu chuẩn đánh giá cho học theo ngữ cảnh (Context Learning)

ParseBench - Một tiêu chuẩn đánh giá phân tích tài liệu cho các AI Agent

Thư viện tuần tự hóa viết bằng C++17 - Đóng gói các cấu trúc C++ thành mảng byte nhỏ gọn mà không cần macro hay mã soạn sẵn

So sánh hiệu năng cơ bản của một số ngôn ngữ lập trình (JavaScript, Kotlin, Rust, Swift, Nim, Python, Go, Haskell, D, C++, Java, C#, Object Pascal, Ada, Lua, Ruby).

SpeechIO Leaderboard: nền tảng đánh giá hiệu năng toàn diện, mạnh mẽ và quy mô lớn cho Nhận dạng giọng nói tự động (ASR).

Meta Agents Research Environments là một nền tảng toàn diện được thiết kế để đánh giá các tác nhân AI trong các tình huống thực tế và năng động. Không giống như các tiêu chuẩn tĩnh, nền tảng này giới thiệu các môi trường phát triển nơi các tác nhân phải điều chỉnh chiến lược khi có thông tin mới, phản ánh các thách thức trong thế giới thực.

Tập dữ liệu và điểm chuẩn cho RAG trên các tài liệu nội bộ của công ty.

Khung đo lường hiệu năng và kiểm thử cho các ứng dụng .NET.