@MaxForAI: 你很难找到比这个更好的eval资源库了 如果你对eval感兴趣，这些是你应该读的。 感谢 @xdotli 分享

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摘要

分享一个精选的AI评估（evals）资源库，包含高质量博客、播客、论文和项目，由Xiangyi Li整理。

你很难找到比这个更好的eval资源库了 如果你对eval感兴趣，这些是你应该读的。 感谢 @xdotli 分享
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缓存时间: 2026/06/24 20:29

你很难找到比这个更好的eval资源库了

如果你对eval感兴趣，这些是你应该读的。

感谢 @xdotli 分享

Xiangyi Li (@xdotli): sharing my personal library on evals 1/n

i put together the highest quality blogs, podcasts, papers, and projects on evals. additions are welcome!

It’s hard to find a better eval repository than this one.

If you’re interested in eval, these are what you should read.

Thanks to @xdotli for sharing

Unsloth 团队太恐怖了

他们居然用一种叫 1-bit 压缩的极端技术，把来自中国的顶级开源模型GLM 5.2 用一种叫 1-bit 压缩的极端技术进行了优化，并转换成轻量级的 GGUF 格式。

这意味着你可以完全在本地（Locally）运行GLM5.2（256G内存的Mac Studio），不需要任何互联网连接或外部服务器，而且速度超棒，达到了 21 个 token 每秒（人类说话大概十几token每秒）。

他们还不满足于此，他们还搞了个直播，把这个压缩的本地模型放到对决中，直接面对世界上最强大、最昂贵的付费云服务器 Claude 4.8 Opus 和 GPT-5.5。

让评论区的开发者们最震惊的一点是，这个本地模型竟然能与价值数十亿美元的服务器势均力敌，给出了非常智能且精准的回答，完全能媲美这些闭源巨头。

今天真正的赢家不是某个模型，而是本地运行的概念： 从现在起，你的数据在设备上 100% 安全 你的 API 账单成本为零美元，而且智能水平能与美国最强公司一较高下

多么疯狂但革命性的方法

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