「数据与评测基础设施」共找到 3249 篇相关文章
机器人的 GPT 时刻比我们以为的更近｜AGIX PM Notes
文章认为机器人的 GPT 时刻可能比想象更近，未来 2 - 3 年或出现较通用机器人，3 - 5 年有望规模化部署。还分析了当前机器人发展情况、瓶颈及数据获取方式，同时介绍了上周市场动态和多家公司的 AI 相关事件。
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。
变更即指标：用交付信号度量系统可靠性
系统变更是生产事故主因，本文提出聚焦变更可观测性的指标框架，介绍可扩展架构采集展示指标。定义业务和技术指标，构建以事件为中心架构获取数据，还阐述以数据驱动改进变更交付过程。
吴恩达最新发声：大模型通往AGI还得好几年，做好长期苦战准备
吴恩达发表关于LLM现状与未来的观点，指出其虽通用但不及人类，榨干公网数据后进步难，相比人类还很‘笨’。强调推动发展需大量人工决策和数据工程，要做好长期苦战准备。
LeCun出手，造出视频世界模型，挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world，可预测未来帧，在多方面有优势，实验显示其性能显著，能降低对标注数据需求。
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。
蚂蚁 | 提出代码检索/重排基准：CoREB，揭开高分榜背后的三大幻觉，现已接入MTEB
蚂蚁研究人员提出代码检索与重排评测基准CoREB，解决现有基准相关性软、数据污染、任务方向单一问题。它已集成进MTEB，收录19个模型×6个任务评测结果，为代码检索模型评估提供新基线。
山姆•奥特曼刚发长文：《丰盛的智能》，智能将人人可及
Sam Altman 发布新博文《Abundant Intelligence》，展现 OpenAI 的 AI 基础设施愿景。他认为获取 AI 将成经济驱动力甚至基本人权，还提出每周产一吉瓦 AI 基础设施工厂的计划，称增加算力是增收关键。
为了训练AI，Meta强制监控了员工的鼠标和键盘
近日，Meta宣布在美国员工电脑装追踪软件，记录鼠标、键盘操作及截取屏幕内容，用于训练AI。这引发员工愤怒，Meta CTO称员工无法退出。Meta AI投入大，此举或因缺训练数据，但也被质疑是在训练替代者。
港大联手月之暗面等开源OpenCUA：人人可造专属电脑智能体
香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构提出用于构建和扩展 CUA 的完全开源框架 OpenCUA，含注释工具、大规模数据集等，还构建旗舰模型 OpenCUA - 32B，公开代码、数据和模型。