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地球系统模型评估和基准测试...
当前核心成员：Jiwoo Lee，Ordonary，Peter Glecker，Paul Ullrich，Bo Donich，Kristin Chang（LLNL，PCMDI）（SNU）（SNU），Elina Vankonen（NASA GSFC），Julie Caron（NCAR）（NCAR）
IBM花岗岩基准测试和企业准备就绪
IBM花岗岩是IBM开发的生成AI模型家族，目标是满足企业AI的不同需求。IBM考虑了商务用例，开发了其花岗岩模型，并发布了几种变体，以满足不同的企业需求，所有这些都在Apache 2.0许可下的开源，鼓励透明度，并使用户能够根据其需求自定义模型。花岗岩3.0家族包括具有20亿和80亿个参数密度模型的预训练和训练后模型，以及较小的Experts（MOE）稀疏模型，具有4亿和8亿个活性参数。Granite 3.0家族中的所有模型都相对较小，目的是满足实用的企业部署要求，并使用企业数据启用自定义，以在低计算成本下实现最先进的性能。各种模型尺寸提供了额外的灵活性，以满足各种用例和基础设施功能。
抗体设计的基准生成模型
在抗体序列和结构上训练的生成模型在推进机器学习辅助抗体工程和药物疾病方面具有巨大的潜力。当前的最新模型主要使用两类中的计算机指标：基于序列的指标，例如氨基酸恢复（AAR）和基于结构的指标，包括根均值 - 平方 - 平方偏差（RMSD），预贴紧的对齐误差（PAE）和界面预测模型模型（IPTM）。尽管已证明PAE和IPTM等指标是实验成功的有用过滤器，但没有证据表明它们适合排名，尤其是用于抗体序列设计。此外，尚未建立基于可靠的基于序列的度量。在这项工作中，使用来自七个不同数据集的现实世界实验数据，我们广泛基准了一系列生成模型，包括LLM式，基于扩散的基于扩散和基于图形的模型。我们表明，来自这些生成模型的对数可能与经验测量的结合亲和力很好地相关，这表明对数可能是对抗体序列设计进行排名的可靠度量。此外，我们通过在大型多样的合成数据集上训练基于扩散的模型之一，从而显着增强了其预测和评分结合亲和力的能力。我们的实施可用：https：//github.com/astrazeneca/diffabxl
Stark：在文本和...
回答现实世界中的复杂查询，例如复杂的产品搜索，通常需要从涉及非结构化（例如，产品的文本描述）和结构化（例如，产品关系）的半结构知识基础中进行准确检索。但是，许多以前的作品将文本和关系检索任务研究为独立的主题。为了解决差距，我们开发了st a rk，这是一个大规模的SEMI结构检索基准，并在t the t t and t and rational k newledge基础上。我们的基准涵盖了三个领域：产品搜索，学术纸搜索和精密医学的查询。我们设计了一条新颖的管道，以合成现实的用户查询，以整合各种关系信息和复杂的文本属性以及其基础真相（项目）。我们进行严格的人类评估以验证合成查询的质量。我们通过高质量的人类生成的查询进一步增强基准，以提供真实的参考。s rk是一个全面的测试床，用于评估大型语言模型（LLMS）驱动的检索系统的性能。我们的实验表明，ST A RK对当前检索和LLM系统提出了重大挑战，强调了对更有能力的半结构检索系统的需求。
CEM投资基准报告DB -2023
脚注1。CEM输入的成本已应用于以下经理基础费用：私募股权 - 多元化 - LP/VEALUD ADD 150 BP。有关不同形式的成本完成形式，请参阅附录A。2。总成本不包括房地产，基础设施，自然资源和私募股权的携带/绩效费。包括公共市场资产类别和对冲基金的绩效费用。3。不包括非投资费用，例如福利保险费和准备退休人员的支票。
B2B营销美国机构基准报告
该表反映了一系列实体（具有不同的所有权结构），这些实体在多个领土上或通过同一领土内的多个子公司或两者的A组合在大规模的一致品牌下运行。此处列出的大型公司的各种子公司或成员公司可以在美国和/或国际表中分别列出。此处包括三种不同类型的组织：（i）代理团体：较大的实体完全拥有各种子公司，这些子公司通常在单独的品牌身份下进行交易。（ii）网络：会员完全独立，但要订阅成为网络的一部分，或者是由于会员资格而成为网络的一部分。（iii）全球机构：一个单一实体在其自己的品牌下以及潜在的子公司品牌的多个领土交易中运营。
2023基准印第安纳州的高级制造业...
•政府数据：数据是从多个来源策划的，例如劳工统计局（BLS），美国人口普查局，经济分析局（BEA），就业与培训管理局（ETA）和美国教育部。这个收集了丰富的行业和有关人口统计学的职业数据，em-
QUARK：量子计算应用基准测试框架
摘要 — 量子计算 (QC) 有望为优化、模拟和机器学习中的特定问题提供比传统方法更快的速度。随着量子计算在实际应用方面的进展，分析和比较不同量子解决方案的需求日益增加。虽然存在不同的低级基准，但它们往往不能提供足够的洞察力来了解现实世界的应用程序级性能。我们提出了一种以应用为中心的基准测试方法和量子计算应用基准测试 (QUARK) 框架，以促进 QC 应用基准测试的研究和创建。本文确立了三项重大贡献：(1) 它为应用级基准测试提供了案例，并对两个参考问题提供了深入的“纸笔”基准测试公式：来自工业领域的机器人路径和车辆选择优化；(2) 它提出了用于设计、实施、执行和分析基准测试的开源 QUARK 框架； （3）它基于不同的已知和需要的扩展、经典和量子算法方法为这两个参考问题提供了多种参考实现，并分析了它们在不同类型的基础设施上的性能。索引术语——量子计算、基准、优化
基准测试STEM的Athena®的ERCOT性能...
利用雅典娜的预测和自动竞标引擎的力量，STEM为客户提供了托管和自助服务市场出价优化解决方案。作为我们管理产品的一部分，STEM的专家代表客户管理了雅典娜的电池存储资产的日常竞标。另外，我们的Athena®PowerBidder™Pro应用程序为资产所有者，交易者和票价提供了对雅典娜竞标的直接管理，从而提供了无与伦比的控制和自定义竞标策略。由于我们的分析重点是雅典娜处于完全自动化模式的理论方案，因此当STEM或客户利用其人类专家以增强纯软件方法的性能时，它可能会低估这些资产的总潜在价值。
基准测试量子计算机和量子噪声的影响
基准测试是如何确定计算系统的性能。令人惊讶的是，即使对于古典计算机来说，这也不是一个简单的过程。必须选择适当的基准和指标来提取有意义的结果。不同的基准测试以不同的方式测试系统，每个单独的指标可能会或可能不是感兴趣的。选择适当的方法很棘手。对于量子计算机来说，情况更加开放，那里的硬件范围更大，建立的指南更少和其他复杂因素。值得注意的是，量子噪声会显着影响性能，并且难以准确建模。在这里，我们从计算机体系结构的角度讨论量子计算机的基准测试，并提供数值模拟，突出了暗示谨慎的挑战。