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CVPR 2025 | 多模态统一学习新范式来了,数据、模型、代码全部开源
中国人民大学、清华和腾讯合作的CVPR 2025论文指出,当前多模态学习范式有缺陷。为此提出新范式,构建AV - UIE数据集、Crab框架,实现任务互助,在多任务上超垂类专家模型,数据、模型、代码开源。
从 AI 招聘到数据标注,Mercor 能否打造下一个 Scale AI?
Mercor 从 AI 招聘平台转型为数据标注服务提供商,与 Scale AI 竞争。它利用早期人才招聘积累,为小规模、高难度项目提供灵活方案,虽数据质量待提升,但增长快,2025 年初 ARR 达 7500 万美元,获 1 亿美元 B 轮融资。
如何科学地“设计”SFT 数据?一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段,SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告,基于OpenDataArena提出新范式,将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’,并进行平台级验证。
MMLU已死?「人类最后考试」登Nature:全球AI模型集体不及格!
AI发展迅猛,现有基准测试难以跟上其步伐。近1000名研究人员组成的全球联盟创建「人类最后的考试」(HLE),涵盖多领域难题,目前最强AI准确率不足50%,凸显AI与人类专家的差距。
从上下文工程到 AI Memory,本质上都是在「拟合」人类的认知方式
文章结合胡塞尔现象学,探讨从上下文工程到AI Memory,指出它们本质在‘拟合’人类认知。介绍二者概念及构建方法,对比人类与AI记忆异同,还通过与胡塞尔对话,思考AI意识等哲学问题。
MIT发布自适应语言模型!新任务,自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL,让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示,其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1,在少样本学习和知识整合任务表现优异。
蚂蚁VLDB最佳论文:用一张“逻辑表”驯服3050亿条训练数据
蚂蚁集团论文《OmniTable: A Unified Wide-Table System for Petabyte-Scale LLM Data Curation and Exploration》获VLDB工业赛道最佳论文。其研发的OmniTable系统能管理超35PB、3050亿条以上训练数据,解决数据准备难题,如在SFT任务中大幅缩短周期。
人人可用、真能落地,阿里用Agent掀翻了数据分析的牌桌
文章介绍阿里全资子公司瓴羊升级“智能小 Q”,这是阿里在数据分析赛道的首份 Agent 答卷。分析了数据分析从可视化、可决策到可行动的三阶跃迁,阐述智能小 Q 在准确性、企业级能力、价值增量方面的表现及应用案例。
营收破亿,光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资,揭秘机器人「数据荒」背后的生意经
近日,光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资,已与全球头部企业合作,年营收破亿。其创始人谢晨博士指出机器人基础模型开发存在数据短缺问题,光轮通过仿真环境生成数据,是 NVIDIA 生态核心伙伴。
博士答辩PPT分享 | 高雷诺数湍流场数据同化与湍流模型机器学习研究
西北工业大学孙旭翔博士的论文聚焦航空航天湍流模拟难题,结合数据驱动与同化方法,构建全流程框架,提出数据同化与模型修正方法,设计集成框架,实现高雷诺数复杂流动精确高效模拟。