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近年来，大语言模型（LLM）的能力飞速提升，但评测基准的发展却显得滞后。以广泛使用的MMLU（大规模多任务语言理解）为例，GPT-4、Claude等前沿模型已能在其90%以上的问题上取得高分。这种“评测饱和”现象导致研究者难以精准衡量模型在尖端知识领域的真实能力。为此，Safety for AI和Scale AI的研究人员推出了Humanity’s Last Exam大模型评测基准。这是一个全新的评测基准，旨在成为大模型“闭卷学术评测的终极考验”。
狄利克雷过程是非参贝叶斯推断的基础模型。本博客将简要介绍狄利克雷过程模型
Dirichlet过程是一个随机过程，在非参数贝叶斯模型中有广泛运用，最常见的应用是Dirichlet过程混合模型
狄利克雷分布作为多项式分布的先验大家应该比较熟悉了。这里介绍另外一种Dirichlet树结构的分布，也可以作为多项式分布的先验，但却更加灵活
狄利克雷过程混合模型（Dirichlet Process Mixture Model, DPMM）是一种非参数贝叶斯模型，它可以理解为一种聚类方法，但是不需要指定类别数量，它可以从数据中推断簇的数量。这篇博客将描述该模型及其求解过程。