「空间多模态数据集」共找到 3525 篇相关文章
The Batch: 849 | 用于训练网页智能体的生成数据
开发网页智能体常需大量人力标注训练样本，卡内基梅隆大学与亚马逊团队实现训练数据生成自动化。他们构建数据集，通过智能体工作流程生成数据，微调后 Qwen3 - 1.7B 表现出色，还公开数据与方法。
性能飙升42%！人大&字节开源10万级 SWE数据集 Scale-SWE
近期，人大和字节开源10万级软件工程数据集Scale - SWE，用首创工作流从GitHub构建真实数据。基于此微调的Qwen3 - 30A3B - Instruct模型测试表现佳，其数据相比合成数据优势明显。
数据「熵增」时代，AI 如何以标准重构治理秩序？
Agent热潮下数据分析与治理有短板，Gartner预测到2027年多数数据治理举措或失效。瓴羊Dataphin高级技术专家周鑫阐述以数据标准为核心的数据治理方法论及AI赋能自动化治理实践路径。
当AI吞噬软件，数据正在成为企业唯一的护城河
随AI火热，全球数据基础设施市场经历范式转移。算法与算力日趋同质，数据成企业竞争力护城河。多数企业数据体系未就绪，传统架构有障碍。文章提出AI原生数据平台的设计原则，云器科技等厂商正沿此方向发展。
AI领域并无真正的新想法，只有新的数据集
作者Jack Morris认为AI虽进步明显，但范式转变级突破不多。大语言模型四次关键突破底层理论早已有之，新在于数据。改变数据比调整模型或算法作用更明显，推动AI进步应找新数据，如YouTube或具身化数据。
清华刘知远团队：高质量LLM训练数据获取新方法！成本降90%，性能大提升
清华刘知远团队论文提出全新数据筛选方案，解决传统数据筛选验证慢、主观性强问题。发明‘半成品加工法’降成本，用fastText筛数据，筛出Ultra - FineWeb数据集，提升模型性能，还计划拓展到专业领域。
特斯拉OpenAI数据路线遇挫！8千平具身「兵工厂」+ego众包狂飙
2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同，前者重资产高精度，后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣，难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构，通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。
告别传统存算分离，AI时代数据底座迎来全新底层逻辑
文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI，存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化，如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。
给Agent装上“海马体”！上海AILab开源MemVerse，定义多模态记忆新范式
上海人工智能实验室开源MemVerse，这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间，首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术，让智能体有终身记忆能力，在多模态任务中表现出色。
ICML25 | 让耳朵「看见」方向！仅依靠360°全景视频，就能生成3D空间音频
空间音频技术成提升沉浸式体验关键，但现有技术未充分利用360°全景视频空间信息。OmniAudio研究可直接从360°视频生成空间音频，相关代码和数据集已开源，虽有局限但前景好。