# olmo-eval：专为模型开发循环设计的评估工作台
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Allen AI 发布 olmo-eval，一个基于 OLMES 标准构建的评估工作台，旨在简化 LLM 开发中反复评估的流程，支持智能体评估和细粒度分析。
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# olmo-eval：为LLM开发循环量身定制的评估工作台
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Allen AI发布olmo-eval，一个专为模型开发循环设计的评估工作台，支持灵活配置、代理评估和深层分析，帮助开发者判断干预是否真正有效。
# Agent如何串联两个Hugging Face Space构建3D巴黎画廊
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一个编码Agent通过直接调用两个Hugging Face Space的agents.md接口，实现了从文本提示到图像再到3D高斯溅射的自动化管道，展示了组件经济在多媒体AI中的潜力。
# 一个 Agent 如何链式调用两个 Hugging Face Space 构建 3D 巴黎画廊
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Mishig 展示了一个编码 agent 如何通过 agents.md 协议链式调用图像生成和 3D 重建两个 Hugging Face Space，无需手动处理集成，自动生成 3D 巴黎景点画廊。
# olmo-eval：专为模型开发循环打造的全新评估工作台
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Allen AI 发布 olmo-eval，一个构建于 OLMES 之上的评估工作台，专为 LLM 开发过程中的反复评估设计，支持灵活的基准配置、agent 评估和深入分析。
# PyTorch性能分析进阶：从nn.Linear到融合MLP的优化实践
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Hugging Face团队发布PyTorch性能分析系列第二篇，深入剖析nn.Linear与MLP的CUDA内核执行，展示如何通过融合操作减少调度开销，并利用torch.compile实现加速。