「数据质量」共找到 2950 篇相关文章
告别AI「鬼画符」！一行指令「复活」王羲之、苏轼，带连笔、懂排版，项目已开源丨ICLR'26
UniCalli由香港科技大学（广州）等团队推出，是全新统一扩散框架，能精准生成书法排版和连笔，将书法生成和古籍识别统一，工作被ICLR2026接收，代码、数据集开源，还有在线Demo。
模型「漂移」新范式，何恺明新作让生成模型无须迭代推理
训练生成模型复杂，传统扩散模型训练费时费力。何恺明团队提出「漂移模型」新范式，不依赖微分方程，支持一步推理，实验验证其在多领域性能佳，有望解决生成式AI质量与效率权衡问题。
刚刚，AI企业IPO最速纪录刷新！MiniMax的技术野心，价值超800亿港元
1月9日，MiniMax挂牌上市，成全球从创立到IPO用时最短AI企业。招股书现硬核数据，ToC收入反超ToB。其技术成果多，团队年轻，但未盈利，面临与Claude Codex竞争、市场压力等挑战。
AI Coding后端开发实战：解锁AI辅助编程新范式
文章指出AI Coding应用中开发者存在认知误区，基于实践为后端开发者提供使用指导。涵盖个人上下文管理、输出质量判断等内容，介绍核心使用流程，涉及项目开发、脚本处理等场景及最佳实践。
何恺明组三位本科生领衔！持续聚焦Flow模型，突破归一化流生成效率瓶颈
何恺明团队新作聚焦Flow模型，提出双向归一化流（BiFlow）框架，解耦前向与逆向过程，打破传统归一化流生成模型效率低下问题。三位一作是本科生，实验显示其速度和质量表现出色。
一图胜千言被实现了！DeepSeek-OCR用图片压缩文本，10倍压缩率
DeepSeek开源DeepSeek - OCR，用图片压缩文本达10倍压缩率且几乎不丢信息。它解决了以往视觉编码器的问题，架构清晰，数据丰富，性能测试亮眼，为解决大模型‘记性差’问题提供新思路。
教多模态大模型学会“反思”和“复盘”，上交&上海AI Lab重磅发布MM-HELIX&AHPO，破解多模态复杂推理难题
上海交通大学和上海人工智能实验室研究团队带来MM - HELIX，这是完整生态体系，赋予AI长链反思性推理能力。其含基准测试、数据集、优化算法，搭载相关技术的模型表现优异，部分成果已开源。
骂得越狠，ChatGPT回答越准！PSU研究实锤，狂飙84%准确率
宾夕法尼亚州立大学团队研究发现，对ChatGPT越粗鲁，它回答越准。实验用含50个基础问题的数据集，改写为五种礼貌等级共250个prompt测试，非常粗鲁时准确率达84.8%，非常礼貌为80.8%。
一文探析多分类指标Accuracy/Precision/Recall/F1-score
文章探讨机器学习分类模型评价指标，指出Accuracy在不平衡数据集有缺陷，需引入Precision、Recall和F1 - score。分开解析二分类和多分类模型指标，还给出不同场景下指标侧重建议。
打破资源瓶颈！华南理工&北航等推出SEA框架：低资源下实现超强多模态安全对齐
本文介绍北航彭浩团队的 SEA 框架，针对多模态大模型低资源安全对齐难题，用合成嵌入替代真实数据，突破资源瓶颈。还构建 VA - SafetyBench 评估安全风险，实验验证了 SEA 低资源、高泛化优势。