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RULER 是一种新的合成基准，为长文本语言模型提供了更全面的评估。它扩展了普通检索测试，涵盖了不同类型和数量的信息点。此外，RULER 引入了新的任务类别，如多跳跟踪和聚合，以测试超出检索从上下文中的行为。在 RULER 上评估了 10 个长文本语言模型，并在 13 个代表性任务中获得了表现。尽管这些模型在普通检索测试中取得了几乎完美的准确性，但在上下文长度增加时，它们表现得非常差。只有四个模型（GPT-4、Command-R、Yi-34B 和 Mixtral）在长度为 32K 时表现得相当不错。我们公开源 RULER，以促进对长文本语言模型的全面评估。

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CRM是一个高保真的单图像到3D纹理网格的生成模型，它通过整合几何先验到网络设计中，能够从单个输入图像生成六个正交视图图像，然后利用卷积U-Net创建高分辨率的三平面（triplane）。CRM进一步使用Flexicubes作为几何表示，便于在纹理网格上进行直接的端到端优化。整个模型能够在10秒内从图像生成高保真的纹理网格，无需测试时优化。