'benchmark' 검색 결과

Experimental/manual harness canary procedure. It records benchmark manifests and scores but does not provide a fully automated runner.

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Testes e benchmarking de agentes LLM incluindo testes comportamentais, avaliação de capacidades, métricas de confiabilidade e monitoramento em produção—onde até os melhores agentes alcançam menos de 50% em benchmarks do mundo real. Use quando: testes de agentes, avaliação de agentes, benchmark de agentes, confiabilidade de agentes, teste de agentes.

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Avalia LLMs em 100+ benchmarks de 18+ harnesses (MMLU, HumanEval, GSM8K, segurança, VLM) com execução multi-backend. Use quando precisar de avaliação escalável em Docker local, HPC Slurm ou plataformas cloud. Plataforma enterprise-grade da NVIDIA com arquitetura container-first para benchmarking reproduzível.

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Run CIS Kubernetes Benchmark checks and remediate findings with kube-bench.

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Generate self-contained HTML/CSS benchmark and comparison charts in an ego-inspired Browser-Native Editorial style. Use for blue-white product metrics, model benchmarks, A/B comparisons, efficiency reports, difficulty breakdowns, and compact technical data panels.

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Autonomous AI agent benchmark evaluation register: task completion rates, planning accuracy, tool invocation precision, and cost benchmarks.

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Benchmark Xcode clean and incremental builds with repeatable inputs, timing summaries, and timestamped `.build-benchmark/` artifacts. Use when a developer wants a baseline, wants to compare before and after changes, asks to measure build performance, mentions build times, build duration, how long builds take, or wants to know if builds got faster or slower.

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Testing and benchmarking LLM agents including behavioral testing, capability assessment, reliability metrics, and production monitoring—where even top agents achieve less than 50% on real-world benchmarks Use when: agent testing, agent evaluation, benchmark agents, agent reliability, test agent.

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Audit Kubernetes cluster security posture against CIS benchmarks using kube-bench with automated checks for control plane, worker nodes, and RBAC.

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Evaluates LLMs across 100+ benchmarks from 18+ harnesses (MMLU, HumanEval, GSM8K, safety, VLM) with multi-backend execution. Use when needing scalable evaluation on local Docker, Slurm HPC, or cloud platforms. NVIDIA's enterprise-grade platform with container-first architecture for reproducible benchmarking.

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Rigorous methodology for evaluating ML models on established benchmarks. Covers proper train/val/test splits, baseline verification from original papers, exact metric formula discrepancies, data-leak detection checklist, multi-seed robustness, and honest reporting templates. Use when claiming to beat published baselines, writing methods papers, or auditing existing results.

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Evaluates code generation models across HumanEval, MBPP, MultiPL-E, and 15+ benchmarks with pass@k metrics. Use when benchmarking code models, comparing coding abilities, testing multi-language support, or measuring code generation quality. Industry standard from BigCode Project used by HuggingFace leaderboards.

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Orchestrates an end-to-end long-read structural-variant pipeline - basecalling to minimap2 alignment (platform-matched preset) to Sniffles2/cuteSV/pbsv calling to optional assembly-based calling (dipcall/PAV) to two-step .snf cohort merging to Truvari benchmarking - chaining ONT and PacBio HiFi runs while handing the SV signal mechanism off to the component skills. Use when running a long-read SV workflow from reads to a benchmarked callset, choosing the minimap2 preset and SV caller by platform and goal, deciding when long reads are worth it for the insertions and repeat-mediated SVs short reads physically miss, building a joint-genotyped cohort with the two-step .snf design, or parameterizing a Truvari benchmark against GIAB HG002 Tier 1 plus CMRG. Not for the SV signal mechanism itself (see variant-calling/structural-variant-calling) or short-read SV.

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Orchestrates the end-to-end germline short-variant pipeline from FASTQ to a filtered, normalized, benchmarked VCF, chaining QC/trim, BWA-MEM2 alignment, duplicate marking, optional BQSR, calling (bcftools/GATK HaplotypeCaller/DeepVariant/DRAGEN), normalization, site+genotype filtering, annotation, and hap.py/vcfeval benchmarking. Use when deciding the pipeline-wide reference-genome commitment (GRCh38 analysis set vs T2T, ALT/decoy handling), sequencing the steps in the defensible order (normalize BEFORE annotate, filter site- then genotype-level), choosing the calling engine and single-sample vs cohort joint-calling, picking a filtering strategy by cohort size, or benchmarking stratified within GIAB confident regions. Hands off mechanism to the variant-calling and read-alignment component skills; not a re-teach of any single step.

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Design AI benchmarks for comparing models and tracking improvement. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-benchmark-creator related tasks.

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Create benchmark suites for AI model comparison. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-benchmark-suite related tasks.

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Runs BenchmarkDotNet microbenchmarks. Setup, memory diagnosers, baselines, result analysis.

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Testing and benchmarking LLM agents including behavioral testing, capability assessment, reliability metrics, and production monitoring—where even top agents achieve less than 50% on real-world benchmarks Use when: agent testing, agent evaluation, benchmark agents, agent reliability, test agent.

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대량 데이터 수집, 과거 데이터 보충, 변환, 동기화의 지연을 단계별로 조사합니다. 처리 방식을 비교해 속도를 높이고 행 수, 파일 수, 시각의 일치 여부를 확인합니다.

• 대량 데이터 수집과 내보내기 가속
• 과거 데이터 보충 시간 단축
• 배치 크기와 병렬 작업 수 비교

경쟁사의 브랜드 표현, 서비스, 실적 등을 공통 기준으로 평가합니다. 근거를 담은 비교 카드와 전략적 두 축 도표로 고객이 목표로 하는 위치의 경쟁사를 파악합니다.

• 공통 기준으로 경쟁사를 비교합니다
• 출처가 있는 경쟁사 카드를 만듭니다
• 두 전략 목표로 경쟁사의 위치를 정리합니다

Claude, GPT, Gemini에 같은 요청을 실행해 응답 시간, 토큰 수, 비용을 비교합니다. 선택적으로 품질 점수를 더해 용도에 맞는 모델을 고르도록 돕습니다.

• 스킬에 맞는 모델 선택
• 응답 시간과 비용 비교
• 선택적 AI 평가로 품질 비교

Storybook 실행부터 첫 스토리 표시까지 측정합니다. 서버 응답과 브라우저 렌더링 시간을 나누고 반복 결과를 집계해 버전이나 기능 플래그를 비교합니다.

• 첫 스토리 표시까지 시작 시간 측정
• 버전 및 기능 플래그 비교
• 시작 시간 반복 측정과 집계

Measure code performance and run benchmarks to investigate slow operations, regressions, or memory pressure. Establish a baseline, compare results under matching conditions, report variability, and rerun correctness tests after optimization.

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• Investigate slow operations
• Compare performance before and after a change
• Measure performance when memory pressure occurs

GAIA 평가를 실행하는 ruflo와 HAL의 구조를 비교합니다. 코드 실행과 브라우저 조작 등의 기능 차이를 정리해 개선 우선순위와 구현 부담을 검토합니다.

• 다음 GAIA 개발 계획 수립
• 코드 실행과 브라우저 기능 비교
• 개선 우선순위와 구현 부담 검토