「数据增强」共找到 2847 篇相关文章
构建知识闭环：用CodeBuddy打造自我进化的数据分析体系
腾讯团队为解决数据分析痛点，构建知识闭环体系，利用CodeBuddy设计开发规范、自动生成SQL，将编码从小时级降至分钟级。体系含沉淀、传递、生成、信赖、闭环五环，提升团队效率与协作。
verify-data：一个端到端的数据验数 Agent Skill
本文介绍端到端数据验证 Agent Skill——verify-data，它能自动完成从表结构获取到报告发布全流程，将传统手工验数升级。文章从多方面展开介绍，还给出未来演进方向，为开发者提供参考。
在Think中边搜索边调整的搜索增强Reasoning方法
LLM虽知识丰富，但无法掌握训练数据外的信息，传统检索增强生成方法有缺陷。AutoRefine提出“先筛选，再回答”理念，用强化学习训练，实验显示在多方面碾压传统方法，未来或改变知识密集型任务解决方式。
TGRS 2025 | FSConv：空域捕结构+频域提细节，即插即用的特征增强神器
红外小目标检测存在目标小、背景干扰大难题，传统卷积易丢失特征信息。TGRS 2025论文提出FSConv模块，通过双域融合提升特征表达能力，具备多尺度特征保持、轻量化、自适应增强等优势，有广泛应用场景。
AI是否足够的中立？宾夕法尼亚大学发现AI训练数据中的隐形偏见
宾夕法尼亚州立大学和俄勒冈州立大学研究发现，普通用户难察觉AI训练数据中种族与情绪绑定的偏见，直到AI性能表现出明显偏见才会警觉。不同族裔对偏见感知有差异，黑人更易识别。
号称1200万token上下文的模型来了，数据亮眼但疑点重重
当地时间5月5日，Subquadratic公司推出模型SubQ，称是LLM智能重大突破，有1200万token上下文。数据亮眼，如在1M token场景比FlashAttention快52倍等，但也引发质疑，有人推测是对开源模型微调，官方未公布详细模型卡。
RLPT：腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
这周六，聊聊具身数据、模型与落地场景｜沙龙报名
当下具身智能进入加速期，但具身模型从Demo走向真实世界运行路径复杂，存在技术路线未收敛、数据匮乏等问题。量子位等联合发起沙龙，4月25日周六14:00，一线从业者与研究者将分享经验，探讨具身智能关键环节。
EchoLeak-首个导致 M365 Copilot 数据泄露的零点击 AI 漏洞
Aim Security发现“EchoLeak”漏洞，利用RAG Copilot设计缺陷，攻击者无需特定用户行为就能窃取M365 Copilot上下文数据。文章详述攻击流程、利用方法，此研究在AI安全领域有多项突破。
独家｜前DeepMap 创始人吴夏青离职英伟达创业，瞄准机器人数据方向
AI科技评论独家消息，前DeepMap创始人、英伟达业务副总裁吴夏青2025年12月离开英伟达，正考察机器人数据领域创业。他是资深地图人，DeepMap曾被英伟达约30亿美元收购。