「多保真度数据融合」共找到 2888 篇相关文章
分析1.8亿份招聘数据后,他告诉你AI究竟取代了哪些工作
本文分析1.8亿份全球招聘信息,发现AI不是造成大规模失业主因,影响因岗位而异。创意执行类岗位下降多,AI基建岗位增长,程序员、客服、销售较稳定,高层受冲击小,还给出评估岗位安全的建议。
如何让AI写出高质量的数据分析报告?DataV-Note的评估体系揭秘
本文围绕DataV - Note智能分析创作平台评估体系建设展开,指出智能工具缺乏统一评估标准等问题。介绍评估模型目标、设计、标准,采用纵向和横向评估方式,还提及未来接入自动化和提升准确度的规划。
Agent全自动搭建代码运行环境,实时更新解决评测过拟合/数据污染问题|微软
长期以来主流代码修复评测基准SWE - bench问题多,制约AI模型能力展现。微软发布SWE - bench - Live,引入新Issue,实现环境自动化构建与更新,打破传统局限,还揭示传统基准过拟合问题。
产学研深度融合样本:高校教授携手昇腾,共筑AI算力生态基石|甲子光年
本文对话华南理工大学陆璐教授,他有丰富业界经验,回归学界后聚焦AI算力平台性能优化。其团队与昇腾合作解决性能挑战,成果用于开源与产品集成。陆璐还对算力生态未来给出战略与实操建议。
清华&通院推出"绝对零"训练法,零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法,让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示,其训练出的模型超专家标注样本训练的模型,且能提升编程与数学推理表现。
首个英文原生「弱智吧」!逻辑谬误数据集与生成框架来了 | AAAI'26
研究发现大模型判断逻辑谬误易误报正常句子,但分类能力较强。研究人员构建英文逻辑谬误基准SMARTYPAT - BENCH,开发生成框架SMARTYPAT,为大模型逻辑评估提供新思路,可用于多领域。
AIAA J | 香港理工大学王旭等:目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性,提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著,还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
狂涨 17.7K star!!智能查询导入、数据可视化、AI 迁移,这款开源数据库图表工具火了!
日常开发中,数据库设计和管理工作繁琐易出错。本文介绍超实用开源项目 ChartDB,它能将数据库结构可视化,AI 帮导出 SQL,有一键导入、AI 驱动导出等特性,开源免费,多种方式安装。
三重Reward驱动的运维智能体进化:多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下,面向技术风险领域的智能体系统(DeRisk)的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状,提出其技术演进需找三类Reward,还介绍相关概念、DeRisk架构,给出实践案例并将开源技术产品。
腾讯混元 TurboS 技术报告首次全公开:560B 参数混合 Mamba 架构,自适应长短链融合
日前腾讯混元 TurboS 技术报告全公开。它是超大型 Hybrid Transformer - Mamba 架构 MoE 模型,有自适应长短思维链机制,总参 560B。在多榜单成绩亮眼,多语种和多任务处理能力强,还介绍了核心创新、训练策略等。