EJ Antoni, August 22: “The Coming Recession May Have Already Arrived”
这是现任BLS专员Nominee EJ Antoni在Heritage.com上转载的一篇文章的标题，…越来越多的指标表明，经济衰退已经到来。通常，随着人口和生产率的提高，经济的增长，扩大了总产量，收入和消费。当增长停滞不前并逆转收缩时，我们称[…]
Clarifai 11.8: GPT-OSS-120B: Benchmarking Speed, Scale, and Cost Efficiency
人工分析验证了Clarifai的性能运行GPT-Oss-1220b，具有强大的基准。
Alternative Business Cycle Indicators
货运运输服务，行驶的车辆行驶，平民就业调整为NFP概念，所有概念都低于最近的高峰。重型卡车销售量下降了17％。图1：隐含非农业工资早期基准（NFP）（大胆的蓝色），平民就业调整了平滑的人口控制（大胆的橙色），制造业生产（红色），个人收入，不包括Ch.2017 $（BOLD GREEN）的当前转移，真实零售销售（黑色），[…]
White House Tries to (Ineptly) Spin the Preliminary Benchmark Release
今天的白宫：基准修订明确表明，特朗普所继承的经济总统比我们想象的要弱。拜登（Biden）的工作增长不足，过去两年来的初步修订表明，大约150万工人夸大了工作增长 - 表明拜登经济是由非法移民支撑的，[…]
Implications of the Preliminary Benchmark Revision
请记住，初步的基准修订是……初步。虽然这很明显，但含义并不一定是如此。特别是，如果一个人有兴趣衡量记录和无证工人填补的实际工作数量，那么人们应该了解，初步修订可能会倾向于低估就业。那是因为[…]
Employment: Preliminary annual benchmark revision shows downward adjustment of 911,000 jobs
来自BLS：当前的就业统计初步基准（国家）总结美国劳工统计局报道的当前就业统计数据（CES）国家基准修订了2025年3月的非农业就业总雇用的最初估计值为-911,000（-0.6％）。过去10年中的年度基准修订的绝对平均值为非农业总就业的0.2％。根据通常的实践，最终的基准修订将于2026年2月在2026年1月的就业情况新闻发布发布后发表。每个年份，CES就业估算值是从季度就业人口普查和工资（QCEW）中进行全面就业计数的。这些计数主要来自州失业保险（UI）税收记录，几乎所有雇主都必须向州劳动力机构提交。初步基准修订反映了两个独立得出的就业数量之间的差异，每个人都属于其自己的错误来源。从202
Tuesday: Employment Statistics Preliminary Benchmark
来自Matthew Graham的抵押新闻日报：额外的11个月低价，但仅仅是他们的信用，大多数抵押贷款人在上周五的工作报告后，债券市场上的债券市场上的积极定价非常令人钦佩。当涉及贷款人更改费率的速度时，许多抵押市场专业的专业人员重复了“楼梯，自动扶梯”。这个想法是，贷方比降低的贷款人更快，但这一次并非如此。...但是收益是收益，而小的改进使平均最高级别30岁的固定利率达到了另外11个月的低点。 [30年固定6.28％]重点加上日期：•八月的NFIB小企业乐观指数。•上午10:00：劳工统计局（BLS）将发布当前的就业统计数据，即2025年3月2025年3月。
NVIDIA H100: Price, Specs, Benchmarks & Decision Guide
在NVIDIA B200和H100 GPU，新型号，Ollama支持等基准测试GPT-OSS-1220B模型。
Reclaiming AI for Development: Benchmarking What Matters
通过社区一致的基准收回AI进行开发，可以引导创新的韧性和有意义的影响。邮政为开发的AI回收：基准测试重要的是在Aspen Institute上首先出现。
LSE 2025 Concludes: A New Benchmark in Global Naval Integration
诺福克，弗吉尼亚州 - 来自全球的水手和海军陆战队参加了美国海军和美国海军陆战队领导的大规模运动（LSE）2025年7月30日至8月30日。 8。
Deep learning tool sets benchmark for accurate rice panicle counting across growth stages
通过整合大内核卷积块和新的损失函数，Lnnket有效地解决了诸如重叠目标，注释偏差和跨生长阶段的圆锥体结构的可变性之类的挑战。该模型在无人机图像和多个农作物数据集上进行了测试，显示出卓越的性能和鲁棒性，为精确农业和作物提供了高通量解决方案。
OpenAI GPT‑OSS Benchmarks: How It Compares to GLM‑4.5, Qwen3, DeepSeek, and Kimi K2
基准测试GPT -oss 120b：Openai的最新开放型型号如何与GLM ‑ 4.4，QWEN3，DEEPSEEK R1和KIMI K2进行比较。
How to Benchmark LLMs – ARC AGI 3
了解如何对LLM进行基准测试，然后尝试新发布的ARC AGI 3 THE THE THE POST如何基准LLMS - ARC AGI 3首先出现在数据科学方面。
Benchmarking Amazon Nova: A comprehensive analysis through MT-Bench and Arena-Hard-Auto
MT Bench和Arena-Hard的存储库最初是使用OpenAI的GPT API开发的，主要采用GPT-4作为法官。我们的团队通过将其与Amazon Bedrock API集成来扩大其功能，以便使用Anthropic的Claude Sonnet在Amazon上担任法官。在这篇文章中，我们使用MT-Bench和Arena-Hard同时将Amazon Nova模型与通过Amazon Bedrock提供的其他领先的LLM进行比较。
MMAU: A Holistic Benchmark of Agent Capabilities Across Diverse Domains
大语言模型（LLM）的最新进展增加了对评估其像人类代理能力的全面基准测试的需求。现有的基准测试虽然有用，但通常专注于特定的应用程序方案，强调任务完成，但未能剖析推动这些结果的基本技能。这种缺乏粒度使很难深深地辨别出失败的位置。此外，设置这些环境需要大量的努力，有时会出现不可靠性和可重复性的问题，尤其是在交互式任务中。到…
