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训练数据枯竭怎么办?首篇「数据价值密度」综述理清思路
上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义,建立分类框架梳理现有工作,还指出该领域面临的挑战,为大模型训练提供指南。
LLM的下一战:从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文,介绍高效训练和机器遗忘两赛道,前者有数据价值飞轮5大模块,后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
5大维度、4类模态:LLM/Agent数据分析技术全景图
文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》,上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态,给出 100+ 代表性方法等,还介绍不同数据类型的分析技术。
突破LLM数据瓶颈:Meta等提出语言自我博弈,一台模型,两个角色,无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”(LSP)框架,让语言模型自己和自己“玩游戏”,在无外部数据输入下自我改进。实验显示,其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型,为缓解数据稀缺提供新思路。
最新推荐系统论文PDF列表-及「深度学习推荐系统2.0」所有参考文献
这是「王喆的机器学习笔记」资源帖,应读者建议更新推荐系统论文repo。收录在推荐系统发展史上有重要作用及业界最新进展的论文,还列出具体目录,方便扩展阅读。
图像编辑缺训练数据?直接从视频中取材,仅用1%训练数据实现近SOTA效果
百度研究人员提出将图像编辑视为退化的时间过程,Video4Edit利用视频预训练模型知识迁移,仅用主流编辑模型约1%监督数据,在图像编辑任务达近SOTA效果,解决数据稀缺与权衡难题。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板,其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型,指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系,明确高质量长文数据条件,给出核心能力的数据配方与评估法,还整理数据集和基准,提出待解问题。
解读|生产级RAG系统落地的10个经验教训
本文解读Douwe Kiela分享的企业级RAG系统实施十大经验,如要有系统思维、专业化优先等,还推荐新作《MCP原理揭秘与开发指南——构建可扩展的AI智能体》。
数据困局下的具身智能,谁能率先破局?
具身智能面临数据困局,Skild AI 关注真实数据不足难题。学者 Levine 称只有真实数据能达通用具身智能,而王鹤认为合成数据可助具身智能冷启动和规模化发展。遥操作和 Sim2Real 是不同技术路线。
一副手套,干翻硅谷炫技派!中国队杀入战场,狂卷100万小时数据
硅谷具身智能玩家为数据发愁,中国灵初智能另辟蹊径,用数据手套采集工人操作数据,成本低且数据泛化性强。其专注物流细分场景,2026年收敛资源做深现有场景,目标推100万小时数据训练模型。