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BPCE construit son benchmark IA : « Un coût choisi contre des coûts subis »
BPCE在Big Data & AI Paris 2026分享其自建AI基准评测体系，由Mikaël Le Bars领导的团队基于内部项目（含PoC/构想）定义任务与数据集，并加入更贴近业务的指标（如银行术语转录误差），以解决公开基准在数据质量、饱和度、过拟合、排名治理与地域偏见等方面的局限；同时指出“token更便宜不等于请求更省”。文中还强调在金融文档信息抽取等场景中，系统管线配置对准确率的影
OpenAI dévoile ce que lui coûtent ses agents de code
OpenAI在博客《Research acceleration: the view inside OpenAI》中首次披露其研究团队使用自主编程代理（agents）的内部算力消耗：截至8月中旬，研究员中位数每天用于推理的token成本超过600美元，较7月的162美元快速攀升；最活跃的10%研究员日成本则超过7000美元。与此同时，代理的累计运行时间已从6月前低于人工工作量，转为8小时人工对应约3