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立足影视文化产业,联动科技,超前布局,推动建设北京视听数据可信空间!首创郎园这样为企业服务——
在2025中国广播电视精品创作大会期间,‘中国视听数据资产化主题研讨’活动举办,‘北京视听数据可信空间’启动建设。该空间是全国首个聚焦大视听产业的可信数据空间,为视听产业数据要素市场化配置助力。
微小目标漏检只是因为小?从数据到代码:一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题,提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差,在8个数据集达SOTA,还给出实战代码案例。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law!Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限,现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案,利用人类视频手部数据构建数据集,训练出VLA模型Being - H0,经实验验证效果良好。
数据合成有没有未来?事实结论来了
有人认为用大模型合成数据可快速生产,无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值,还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果,证明高质量数据需专家和管理流程。
GenAI 退烧后,这家企业正在用 “数据平台” 重构AI2B的底层逻辑
GenAI浪潮下,企业级AI落地难。矩阵起源举办新品发布会,其CEO王龙指出落地瓶颈已从大模型转向私域数据。该司推出MatrixOne和MatrixOne Intelligence,构建“数据智能飞轮”,MOI三层架构可打通数据到业务落地流程,还通过案例展现其解决实际痛点能力。
阿里QwenLong-32B:1W+超长Token推理,知识密集型复杂文档高效推理
文章介绍阿里QwenLong - 32B在长文本推理的能力。长文本推理有训练效率低和优化不稳定问题,QWENLONG - L1通过强化学习等解决,还阐述其组件、训练步骤,并给出实战代码及相关链接。
破解大模型「无效并行推理」:Parallel-Probe问世,并行推理效率提升35.8%
来自多所高校的研究团队提出 Parallel-Probe,通过 2D Probing 刻画并行推理动态,发现问题后提出控制算法,能降推理延迟 35.8%、总 token 成本 25.8%,还推出 SCOUT 测试床,代码和平台已开源。
腾讯的这款AI数据智能体工具Lumos,颠覆了传统的数据分析
文章聚焦腾讯AI数据智能体工具Lumos,它是Tomoro的数据智能体,采用多智能体架构解决复杂问题。文中介绍其技术思路、实践方案,如解决多智能体一致性、提升查询响应等,还提及后续优化方向。
告别Reasoning模型的“灵光一现”,推理能力可控了
当前GPT - 4o、DeepSeek - R1等大模型推理的‘高级操作’随机触发,不可控。研究者受经典推理三要素启发,教会模型三种‘元能力’,经三阶段训练,模型效果提升,让推理能力可控。
Stripe 的零停机数据转移平台以毫秒级流量切换迁移 PB 级数据
在旧金山 QCon 会议上,Stripe 工程师介绍零停机数据转移平台,能 PB 级数据库迁移,流量切换毫秒内完成,支持每秒 500 万次查询和 99.9995% 可靠性。还讲了迁移六阶段及多用途。