「数据质量评估」共找到 3460 篇相关文章
ICML 2025 Spotlight | 谁导致了多智能体系统的失败?首个「自动化失败归因」研究出炉
ICML 2025 Spotlight 论文提出「自动化失败归因」新方向,应对多智能体系统失败难诊断问题。构建「Who&When」基准数据集,设计三种初步方法并评估,虽现有方法表现有限,但此研究意义重大,有望助力打造更可靠系统。
告别「一条路走到黑」:通过自我纠错,打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战,搜索智能体(Search Agent)应运而生,但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架,引入动态自我修正机制,还构建 FictionalHot 数据集评估,实验效果良好。
工程知识引擎:Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中,AI编程智能体虽能写代码但难理解代码,缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎,整合多维数据源,有向量检索等六大能力,经评估可提升智能体效率与代码质量。
医生版 ChatGPT 3 年估值 60 亿美金,被低估的 AI 硬件新玩法:相框
OpenEvidence被称为医学领域的Google和医生版ChatGPT,成立3年估值达60亿美金。它用高质量数据训练小而专模型,有“无幻觉”机制,直接面向医生推广,产品进化为临床决策助手,收入来自制药广告。
一年磨一剑,今年最炸机器人Demo来了!1亿美元种子轮团队出手,单个模型解锁单手打蛋解魔方弹钢琴
Genesis AI发布机器人基础模型GENE - 26.5,让机器人可自主完成烹饪、实验室操作等复杂任务。该团队全栈自研,从硬件、数据、模型到训练评估都有独特方案,曾获1.05亿美元种子轮。
超越谷歌Banana,字节联合香港中文大学等高校开源最强图像编辑生成系统DreamOmni2
香港多高校与字节跳动联合研发的DreamOmni2系统,实现图像编辑与生成领域SOTA。它用三步造出高质量数据,提出索引编码等方案,联合训练模型,实际效果超越部分商业模型,为AI创作带来新可能。
CEO让AI定裁员名单:被它反驳时,我选择怀疑自己!
Confluent报告显示,62%英国高管用AI辅助决策,27%用其处理人事。88%称决策更快、83%表示压力更小,但65%认为决策不协作,70%与AI意见相左时会怀疑自己,数据质量也影响决策。
通义实验室正式开源 Mobile-Agent v3.5 及新一代多平台 GUI Agent 基座模型 GUI-Owl-1.5
通义实验室正式开源 Mobile - Agent v3.5 及新一代多平台 GUI Agent 基座模型 GUI - Owl - 1.5。该模型有多档参数可选,分 Instruct 和 Thinking 版,支持多平台。它解决了高质量数据难搞定等痛点,评测表现良好。
从衣服到饰品:OmniTry 实现珠宝、包袋等多类可穿戴物品的虚拟试穿
Kunbyte提出OmniTry,将VTON从服装扩展到任意可穿戴物品,采用无掩码设定。它经两阶段处理流程训练,在12种常见物品类别评估中表现优,有扩展潜力,但也存在训练数据类别限制等局限。
反转!LeCun刚转发「全球最快开源推理模型」,ETH苏黎世就直接打假
上周,MBZUAI与G42等开源号称「全球最快的开源AI推理模型」K2 - Think,引发广泛关注,图灵奖得主Yann LeCun也转发相关推文。但三天后,ETH苏黎世研究员发文指出该模型存在数据污染、评估方式不合理等问题。