arXiv · NLP· Yupei Lin, Zhongzhan Huang, Junxin Li, Guoming Ling, Shanshan Zhong, Hefeng Wu, Yukai Shi, Liang Lin·2026-10-20 12:00· 4 小时前AI 评分25

HoloCosm：跨多指标基准压缩的方法

HoloCosm: Beyond Single-Metric Benchmark Compression Across Multiple Metrics

AI 导读

HoloCosm 方法实现 80% 基准压缩下平均 NMAE 降至 0.236，优于随机采样基线。该方法在 15 种基准及 85 项指标中联合最小化归一化误差并约束排序失真，Spearman 相关系数提升至 0.915。代码与实验结果将开源发布。

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