准确率和召回率(准确率精确率召回率)2025年12月精选导读
准确率和召回率(准确率精确率召回率)
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关空调,静音,加速踏板30%、50%、70%、100%,每组测五遍,车里只有滴汗的声音。看到这一幕,理想连山团队决定用技术减轻这种痛苦。所以我们和一线工程师共同开发实践了【连山自动化试验】,设置监测环境温度>=40度自动开始充电并采集数据,生成温升曲线,帮助标定工作计算指标。让车自己做试验,就可以让人在极端高温的试验车里少闷一天。在这时,理想连山不再是外部支持,而是两个团队在一致目标下的共创。图中阅读灯变化是为方便观测而设置,与测试温度试验无关。三年的变化:从方法到产品化能力。三年期间,我们把同样的协作模式扩展到供应链和产线端。我们自研AI-Brain,将过往的最佳实践沉淀为标准模型,通过AI-Brain部署在产线上,将质量问题拦截在制造源头。如果说起初是为了应对一次云端信号处理的临时需求,那么现在,它更像是一种新的协作方式。我们将这种协作方式抽象成一套能落地、可复制、可扩展的产品化方法——数据科学项目。在独立Site环境中,由理想连山团队与业务算法团队协作创建数据科学项目,并安装配置开发工具IDE,并预置LADS框架,让数据的感知与计算有统一标准。随后在协作平台完成立项,与业务达成问题边界的共识,把实际场景拆解为可计算的工况单元,在数据探索与聚类中沉淀高质量特征,围绕这些特征共建模型与指标,小步验证价值。当能稳定产生有效业务预警与情报时,把能力下沉到一线,组织整车质量、零部件质量工程师、研发等团队参与AI训练,提升准确率与召回率,将情报接入工单与移动端,实现快速闭环。最后与业务联合复盘,将实践经验回灌到平台,形成可以复用、持续迭代的标准化能力。由此,
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做机器学习时,评估模型往往不是简单地 “算一下指标”,实际操作很复杂,数据多、模型多、还要分布式计算,经常得自己写很多难以维护的指标代码。Metrax 是 Google 的一款开源 JAX 库,专门用来高效、标准化地计算各种评估指标。它原生支持 JAX 的 vmap 和 JIT,可以直接用在大规模训练和评估中,大大减少计算和维护的麻烦。Metrax 内置了很多常用指标,比如:1. 排序/推荐:支持各种 [at]K的指标(如 Precision[at]K、Recall[at]K),还能一次算多个K值。2. NLP:支持 Perplexity、BLEU、ROUGE、词错误率等。3. 视觉:支持 IoU、PSNR、SSIM。4. 分类/回归:支持准确率、精确率、召回率、F1 等。它的 API 很统一,分为三步:1. from_model_output:创建指标对象;2. merge:合并每批模型输出;3. compute:计算最终指标。这样可以方便地把指标计算集成到训练或评估流程里,用 JIT 还能进一步加速。Metrax 已实际用于 Google 搜索、YouTube 等大项目。使用文档:metrax.readthedocs.io/en/latest/Github: github.com/google/metrax/AI技术#AI编程##机器学习##AI开发指南##AI创造营# 零重力瓦力的微博视频
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12 种活动】IT之家 11 月 22 日消息,科技媒体 9to5Mac 昨日(11 月 21 日)发布博文,报道称在最新公布的研究报告中,苹果指出大语言模型(LLM)可通过分析音频和运动数据的文本描述,精准识别用户活动,未来可能会应用于 Apple Watch 上。这项名为“后期多模态传感器融合”(Late Multimodal Sensor Fusion)的技术,主要结合 LLM 的推理能力与传统传感器数据,即使在传感器信息不足的情况下,也能精确判断用户正在进行的具体活动。研究的核心方法颇具新意。大语言模型并未直接处理用户的原始音频录音或运动数据,而是分析由专门的小型模型生成的文本描述。具体来说,音频模型会生成描述声音环境的文字(如“水流声”),而基于惯性测量单元(IMU)的运动模型则会输出动作类型的预测文本。这种方式不仅保护了用户隐私,还验证了 LLM 在理解和融合多源文本信息以进行复杂推理方面的强大能力。为验证该方法,研究团队使用了包含数千小时第一人称视角视频的 Ego4D 数据集。他们从中筛选出 12 种日常活动,包括吸尘、烹饪、洗碗、打篮球、举重等,每段样本时长 20 秒。随后,研究人员将小模型生成的文本描述输入给谷歌的 Gemini-2.5-pro 和阿里的 Qwen-32B 等多个大语言模型,并测试其在“零样本”(无任何示例)和“单样本”(提供一个示例)两种情况下的识别准确率。测试结果显示,即使没有任何针对性地训练,大语言模型在活动识别任务中的表现也远超随机猜测的水平,其 F1 分数(衡量精确率和召回率的指标)表现优异。当获得一个参考示例后,模型的准确度还会进一步提升。这项研究表明,利用 LLM 进行后期融合,可以有效开发出强大的多模态应用,而无需为特定场景开发专门模型,
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吴恩达DeepLearning AI 新的课程:Semantic Caching for AI Agents,讲“语义缓存”,一个能显著降低 AI 应用推理成本、同时提升响应速度的关键技术。比如:如果有人问“如何退款?”,另一个人说“我想把钱退回来”,虽然表达不同,但语义相同。语义缓存能识别这种等价性,直接复用缓存结果,而不是每次都重新调用模型。这门短课从零开始带你搭建一个可工作的语义缓存,然后再教你如何基于 Redis 的开源工具做成真正可上线的生产级方案。内容包括:从头构建语义缓存、用 Redis SDK 实现生产化特性、通过命中率/精准率/召回率/延迟等指标评估效果、通过阈值调整、交叉编码器、LLM 校验和模糊匹配来进一步提高准确性。访问:learn.deeplearning.ai/courses/semantic-caching-for-ai-agents/#ai创造营##程序员# 黄建同学的微博视频
准确率和召回率网友观点5:
作为 mega 车主,在自燃事件发生后,除了强调自救措施,以及要求品牌给出说法我并没有特别激动。今天理想公开事故调查结果和对存在品质缺陷的产品进行召回,是一个负责任的品牌应该做的事情。不做,肯定是要锤的,但是做了,理所应当,也没必要吹。而下一步,我期待理想品牌官方说法,是否可以由国家品质检测机构再次验证。因为如理想所说,冷却液腐蚀性导致的电池品质问题,相关的疑问包括:后续冷却液是否合格?召回措施是否可以消弭风险?以及事故原因是否准确和唯一?电池监测软件是否可靠,报警提示什么样子,消费者应该怎么特别关注?生命攸关的产品品质问题,责任其实不仅仅是品牌的,品牌应该主动寻求监管部门的介入和监督。我们从来都说,危机危机,危险中有机会。理想纯电要想在市场上立足,电池核心供应商,品牌,第三方监管部门的公开,透明的联合调查。结论明确以及产品改进和召回的完善的动作。对于不涉及车主的检测和新的品质承诺。。。所有这些,其实才是能最大限度给理想所有三元锂电池用户安心的。而这,也会真正建立理想在纯电市场的核心竞争力:更安全,产品不会危及消费者生命。不过说来可笑,这本来应该是产品的基本。。。。
准确率和召回率网友观点6:
聊聊理想汽车召回公告之外的几句话。1. 什么叫冷却液防腐蚀能力不足。冷却液的主要成分是水和乙二醇的混合物,以及添加剂。其中最重要的添加剂之一,就是缓蚀剂。在整个冷却通道中,不仅有铝,还有铜合金,而且更大的挑战是诸多焊缝。这些金属都会被冷却液腐蚀,而缓蚀剂的作用就是延缓这种腐蚀作用。所以本次的理想汽车的事件,准确的说法是冷却液的缓蚀能力不足,从而腐蚀了液冷板中的薄弱位置,导致了液冷板的泄露。冷却液的渗透的后果,基本就和此前我说的密封不足导致液体进入电池包的影响相同。如果引起高压系统的拉弧效应,击穿时的温度超过1000℃,而且有极强的破坏性。如果是导致低压系统的短路,同样会导致电力电子系统本身的起火,进而引燃电池。2021-2023年国内有报道的因为电池进水引发的起火案例最大的单一车型就有数十起,最近又有品牌大规模召回车辆,也是因为进水。由于包内进入液体,且包内防拉弧与防渗透的措施不足,从而导致的包内起火,过去十年屡禁不绝。而且很多案例都是磷酸铁锂案例,恰恰是因为主机厂认为磷酸铁锂安全就放松了防渗漏的管控,结果导致密封胶老化破损后渗透,引发批量性热失控案例。其中不乏行驶中起火,拖车上起火的案例。2023年我做的中国新能源汽车案例数据库中,包含了其中很多的案例。@徐里里XLL 提到了一个关于低电导率冷却液的问题,他事情说的没错,但是这个事情说反了,其实我怀疑,本次事件其实就是这个原因。如前面所说,冷却液中需要增加缓蚀剂,从而保护金属。然而常规的缓蚀剂是离子型的,实现缓蚀功能的同时,导致了冷却液的导电率很高。这就会导致当出现渗漏时候,更容易出现电弧。
准确率和召回率网友观点7:
单独发一条斌哥谈动力电池的运营和维护: 我们有换电网络,有几百个模型对每块电池在过去 6 个月里电芯、电流、电压、使用工况,300多个模型做随时的检测,一旦我们认为电池的健康度不好,低于设定的阈值,会让用户去换电站里换一下电,把这个电池就隔离出来。隔离出来后拿到实验室验证我们的模型,看这个对不对,现在的准确率已经高于 95%。现在抓回来的电池我们说哪有问题基本就是哪有问题。这个电池回来后我们还给电池供应商,他给我新电池,因为这是有质保要求的。我认为这是一个终极的问题,本身的安全设计肯定要去做好,但是电池是一个电化学体,而且它是暴露在室外的,大部分使用场景是非常恶劣的。我认为谁也不能保证说这个电池 15 年的周期都不出问题,谁敢承诺这个,写到质保条款里面,没有人敢写,说明技术上你想让它做到出厂以后就一直没有问题,这个问题理论上就是比较难的,磕碰了一下会怎么办,刮蹭了一下你没有发现怎么办呢,类似于这样的事情。所以我们觉得换电网络除了用电车加电方便以外,最重要的就是它是一个电池健康与电池安全的运营支撑体系,这一点非常重要。比如说电池来了,自动的 AI 判断一下底盘,扫描一下到底有没有磕碰,你只要去一下,这里一旦有磕碰,我们这个电池一定就会被隔离出,类似于这样的一些事情。我在去年长寿命电池战略发布上讲的比较细了,拿人举例子,先天基因再好,如果后天不体检、不锻炼也不行,我们还有很多的策略去提升电池的健康度。在这件事上为什么大家可以对蔚来的换电路线多一些细节,核心原因就是我的利益和用户的利益是一致的,把电池的寿命变的越来越长,
准确率和召回率网友观点8:
落子无悔。真正的强者,往往不是那些在逆境中死缠烂打的人,而是懂得在适当时候认栽、买单、离场的智者。这种看似退让的姿态,实则蕴含着大智慧与大格局。一、认栽:直面现实的勇气2023年微博热议的"奶茶店倒闭潮"中,一位创业者分享的经历令人深思:当发现选址错误、客流不足时,他果断关店止损,而非盲目追加投资。这种"认栽"不是认输,而是对商业规律的敬畏。军事史上,1940年敦刻尔克大撤退同样展现了"战略性认栽"的价值——英法联军放弃硬拼,保存了反攻的火种。生活中,许多人陷入"沉没成本陷阱",因不甘心前期投入而越陷越深。心理学研究显示,能够坦然承认错误的人,决策准确率比固执者高出47%。二、买单:承担责任的魄力华尔街传奇人物保罗·琼斯曾说:"失败是我的学费,每一笔都要付清。"2018年三星Note7爆炸事件中,三星全球召回并赔偿的果断举措,反而挽回了品牌信誉。相比之下,某些企业面对问题推诿扯皮,最终付出更大代价。个人层面亦如此。豆瓣小组"逆袭人生"里一位程序员的故事引发共鸣:他因代码失误导致公司损失后,主动担责并通宵修复,反而获得晋升机会。强者明白,买单不是惩罚,而是清零重启的必经之路。#晒本命时间到#三、离场:及时止损的智慧腾讯早期放弃电商业务聚焦社交、阿里剥离非核心资产的案例,印证了商业离场的艺术。围棋术语"弃子争先"揭示的哲理同样适用于人生——牺牲局部利益才能换取全局主动。情感领域亦不乏例证:微博情感博主"鹿满川"记录的案例显示,能果断结束toxic关系的人,平均比纠缠者早1.8年获得幸福。神经科学研究发现,人类大脑对"
准确率和召回率网友观点9:
有个事儿,我忍不住给宁德时代辟个谣,因为现在谣言太多了。理想MEGA起火这个事情,包括之前我写科普解释的时候,我也在讨论中提到过几句电池冷却液。那是因为在早期电池液冷在一些车型上是独立的,而且我们在谈的低电导率冷却液,首要目标是为了改善电池的电气安全。但是事实上这个冷却液准确的名字其实是整车冷却液,或者整车电气系统冷却液。因为电池、电机、电控系统都用的是想通回路的冷却液。这个冷却液的驱动泵,也在整车上,而不是电池包里。而发动机和增程器则走的是另一个独立回路的冷却液,它与三电的冷却回路通过热管理模块进行控制,在必要的条件下通过热交换器中进行热交换,但不相通。这些系统都属于整车热管理,一般车企要建立一个热管理委员会。当出现设计变更或者标准变化时,要由这个组织对整个冷却链路进行设计评审,并制定交叉验证计划。所以这个整车冷却液不是由宁德时代来定点和采购的,而是主机厂,也就是理想汽车来定点和采购的。这也是为什么,至今理想汽车也没有向宁德时代索赔。同时结合理想汽车最新的对18位员工的处罚意见(我先表明我不赞同这种出事第一步就马上开除一线员工的做法,具体看我之前的微博),这个冷却液的选型、定点、确认、验证应该是在理想汽车这里完成的。 而且这应该不是一个简单的质量问题(不然早就向冷却液企业索赔了),而且冷却液企业一般也都是提供数量非常有限的几个标准型号的冷却液牌号,就好像机油一样。所以,这应该是一个复杂的跨领域匹配与验证的问题,要靠体系和验证流程。#宁德时代##理想汽车发布两起质量事故处理公告##理想内部发布mega起火事故处理公告#
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