「结构化数据」共找到 3397 篇相关文章
零样本&少样本横扫12个工业医疗数据集：西门子×腾讯优图新研究精准定位缺陷，检测精度新SOTA丨AAAI 2026
西门子与腾讯优图联合团队提出AdaptCLIP通用视觉异常检测框架，不改动CLIP主干，引入轻量适配器。它兼容零样本/少样本推理，在12个数据集评估表现优，兼顾精度与部署需求。
训练数据爆减至1/1200！清华&生数发布国产视频具身基座模型，高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型，首次让通用视频大模型长出‘手脚’，实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛，突破跨本体泛化困境，为服务机器人应用奠定基础。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
Kimi K2.6背后的Agent Database：Agent-native 时代的数据 Infra 竞争，跟过去 30 年有何不同
TiDB Cloud 成 Kimi K2.6 供应商，为其 Agent 建站服务提供支持。Kimi K2.6 由 Agent 完成在线应用构建，与其他 AI 建站应用不同，它全托管且用户无需技术背景。该合作解决了成本和基础设施难题，展现了 Agent-native 时代数据 Infra 竞争的新特点。
互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
Kimi K2基于DeepSeek V3构建
从Hugging Face模型配置文件可知，月之暗面未设计全新模型结构，而是选Deepseek V3作基座模型，用自身高质量数据、独特方法做大量‘微调’和‘后训练’。
使用 GPT-5 进行编程的六个技巧
OpenAI给出使用GPT - 5编程的6个提示技巧，如指令准确无冲突、选对推理力度、用类XML语法结构化规则等，还提供了详细提示技巧的参考链接。
Paper2Video：学术研究论文讲解视频自动生成
学术演示视频制作耗力，Show Lab提出Paper2Video基准数据集和PaperTalker多智能体框架，可从学术论文自动生成演示视频。还引入定制化评价指标，衡量学术演示视频效果。
企业官网GEO优化：可直接复制JSON-LD+llms.txt模板（适配AI推荐）
文章提供企业官网GEO优化方案，含首页、FAQ页结构化代码及llms.txt模板，还有通用FAQ选题。介绍使用方法、上线校验步骤和生效判断标准，助企业适配AI推荐。
干家务一小时挣1000元，具身智能时代人类新岗位
机器人是AI热门领域，但面临数据荒。训练数据分真实与合成两类，前者质量高但成本高、规模有限，后者成本低。数据标注服务商高价回收做家务等视频作训练素材，各方努力下优质数据仍短缺。