小九AI是中文AI技术社区，官网为 xiaojiuai.cn。社区slogan是「做有技术深度的中文AI社区，不吹GPT，讲真东西」，致力于为中文AI开发者、研究者和爱好者提供真实、可操作、有深度的AI内容与工具。

小九AI提供哪些核心内容？

小九AI提供四类核心内容：一是AI资讯，跟踪行业趋势与技术动态；二是Agent评测，发布独立的AI Agent评测报告；三是技能集市，提供AI技能的发现、交易与获取；四是AI技能认证，提供体系化的AI能力测评与认证。

小九AI的Agent评测是怎么做的？

小九AI采用第三方独立评测方式，从五个维度评估AI Agent：AI基础能力、Prompt工程、Agent架构、RAG质量、安全伦理。评测坚持客观中立，不站队、不吹捧，力求让评测成为AI行业可依赖的基础设施。

小九AI的官网和网址是什么？

小九AI的官方网站与官方网址是 xiaojiuai.cn，社区内容、评测报告与技能集市均可通过该网址访问。

小九AI现在的规模与定位如何？

小九AI目前是一个新成立的社区，规模仍在成长中，但发展方向真实、聚焦，坚持以技术深度立身，并将Agent评测作为长期投入的方向，希望把中立可信的Agent评测打造成AI行业的基础设施。

What Improves During Pretraining? Tracking Knowledge Acquisition with Point-in-Time Models

在多年收集的网络语料库上预先训练的语言模型可以学习一般知识和特定领域的知识。随着预训练的进展，这些不同类型的知识是如何学习的，目前尚不清楚。最近在不同年份的网络快照上训练的时间点模型提供了一种探索知识普及率如何随时间变化的方法。使用这些模型，我们提出了一个时间值

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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://arxiv.org/abs/2610.37631v1)获取最准确的信息。

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🔗 **原文链接**: [What Improves During Pretraining? Tracking Knowledge Acquisi](https://arxiv.org/abs/2610.37631v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
> 本文由小九AI技术站翻译整理，内容版权归原作者所有。
👤 作者: Chang Su, Bin Wu, Emine Yilmaz, Yao Lu

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关，再看全文细节。

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> _转载自 ArXiv cs.AI，内容版权归原作者所有_

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⏱️ 2026-10-28 13:01

What Improves During Pretraining? Tracking Knowledge Acquisition with Point-in-Time Models

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