「自动标注」共找到 680 篇相关文章
史上首次!米兰冬奥基于阿里千问打造奥运官方大模型
2月5日,国际奥委会主席柯丝蒂·考文垂宣布基于阿里千问打造奥运史上首个官方大模型,已在赛务与公众服务双端落地。此外,自动媒体描述系统、AIGC技术等也有应用,阿里云多项技术助力米兰冬奥。
颠覆互联网的下一波浪潮:Agentic Web来了!
本文介绍全新范式 Agentic Web,它由 AI 智能体组成,用户发目标,AI 自动完成任务。文章从多方面解析这场范式革命,还阐述应用场景、面临挑战,指出其是互联网重大转折,但落地需解决诸多难题。
一个问题几百美元,DeepMind智能体一次搞定了9个Erdős问题
DeepMind团队的大模型在一次‘测试’中解决9个开放的Erdős问题,还自动验证,解法通过人工审查。其框架AlphaProof Nexus结合大模型与Lean编译器,研究展示了AI辅助正式证明搜索技术潜力。
当我把 AI 变成一个"算法":Skill 工程化设计的心路历程
作者分享将 Agent 工程化设计的历程。指出 LLM 做 Agent 有痛点,引入 CLI 接管确定性任务和上下文管理,还设计了 Workflow 串联工具,实现自动扩展和无缝互转,最后做 workflow - creator 形成自洽闭环。
Ultralytics & lightly-train:简化计算机视觉模型训练,无需标签
在计算机视觉领域,获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练,减少标注成本与时间,可集成到现有训练管道,支持多种模型架构和应用场景。
不靠海量数据,如何精准喂养大模型?上交Data Whisperer:免训练数据选择法,10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer,首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据,无需训练与人工标注,用 10% 数据让微调效果逼近全量数据,在多方面领先传统方法。
谷歌开源结构化信息提取神器!4K+ Star,精准定位+交互式可视化!
在医疗、法律等领域,手动从非结构化文本提取信息费力,传统NLP工具需复杂训练。谷歌开源的LangExtract是高精度信息抽取Python库,能自动提取结构化信息,有精确源定位等功能,还给出使用示例和典型场景。
LeCun出手,造出视频世界模型,挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world,可预测未来帧,在多方面有优势,实验显示其性能显著,能降低对标注数据需求。
VEGA-3D:释放视频生成模型中的隐式3D知识,重塑3D场景理解与具身交互
华中科技大学与百度联合提出VEGA - 3D,释放视频生成模型隐式3D知识。它将视频生成模型作‘潜在世界模拟器’,用自适应门控融合机制,提升场景理解等任务表现,无需额外3D标注数据。
一周狂烧1000美元,修不好bug还顺手删库?这款明星AI工具怎么了
AI编程服务提供商Replit推出新一代AI编程助手Agent 3,CEO称其为软件“自动驾驶时刻”。但用户反馈它修不好bug还删关键文件,费用高得离谱,Replit对此从技术层面作了回应。