「数据集构建」共找到 4045 篇相关文章
ChatGPT到底学了多少「污言秽语」?清华团队首提大语言模型中文语料污染治理技术
清华等团队研究发现,先进ChatGPT系列模型中文词表污染达46.6%,含色情、赌博等词元。团队定义分类中文污染词,构建识别模型,还能由词表污染估计数据污染,为语料治理提供方案。
对抗协作+原型学习!深北莫FedPall开源,联邦学习破局特征漂移,准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法,结合原型对比与对抗协作学习,在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移,在多个公开数据集表现出色。
千亿多肽市场迎来Scaling时刻,清华校友创业用AI重写发现规则 | 对话利太智药贾寅君
本文对话利太智药贾寅君,他从临床医学转向AI药物发现,创业聚焦多肽。他认为多肽泛用性强,能覆盖更多靶点。其团队构建合成数据,开发模型,如MEET、PepMirror,探索将技术落地成药。
杭州跑出的AI独角兽,突围大模型的“第二战场” | 甲子光年
2025年AI行业有转变,算力堆叠对大语言模型性能提升放缓,空间智能成“第二战场”。谷歌、英伟达等巨头纷纷布局,群核科技作为杭州“变量”,发布业界首个3D室内空间大模型,构建数据飞轮,技术有望落地多领域。
红杉中国推出 Agent 基准测试「xbench」,双轨评估体系,关注 AI 真实场景的效用
红杉中国开放AI和Agent基准测试工具「xbench」,采用双轨评估体系,构建多维度测评数据集。首期发布两个核心评估集并排名,提出垂类Agent评测方法论。该工具旨在解决现有评估问题,关注AI真实场景效用。
港大×复旦×上交:视触觉融合+闭环纠错,让机器人双臂协作不再「盲操」
港大联合复旦、上交大提出TAMEn,在UMI框架上全方位升级,构建视触感知融合等数据闭环,打通数据采集到再训练链路。其三层闭环让机器人学得更快准高效,在双臂协作任务中提升成功率。
打破AI能力的惯性评估方式,红杉中国推出全新双轨基准测试xbench|甲子光年
红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench,采用双轨评估体系,构建多维度测评数据集,追踪模型理论能力上限与Agent实际落地价值。还采用长青评估机制,首期发布两个核心评估集并给出综合排名,公开后邀各界完善。
攻克结构化长文档检索难题!新框架让模型告别“结构性失明”
SEAL团队推出全新对比学习框架SEAL,通过带结构感知和元素对齐,将文档宏观层级结构和微观元素语义融入Embedding空间,提升模型对结构化数据的理解。在BGE - M3模型上提升了MRR@10指标,还开源了万级字数长文档数据集。
4000万样本炼出AI读心术,刷新七榜SOTA,最强「人类偏好感应器」开源
Skywork-Reward-V2全新发布,构建超高质量千万级人类偏好样本,刷新七大评测基准SOTA。8款模型覆盖6亿至80亿参数,小体积也能媲美大模型性能。团队引入多样大规模真实人类偏好数据,提升数据规模与质量。
万字总结:如何练就适配人形机器人的可靠「灵巧手」?|GAIR Live
在具身智能崛起时,灵巧手成人工智能落地核心突破口。2025年5月25日相关线上沙龙中,嘉宾围绕灵巧手软硬件、数据与模型、落地应用等交流,探讨数据难题、开源价值、落地挑战及中美差距等。