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UC伯克利「LLM排位赛」结果出炉!Claude 3追平GPT-4并列第一

UC伯克利「LLM排位赛」结果出炉!Claude 3追平GPT-4并列第一

UC伯克利「LLM排位赛」结果出炉!Claude 3追平GPT-4并列第一

Claude 3不但数据集跑分领先,用户体验上也将成为最强大的LLM,GPT-5在哪里?

来自主题: AI资讯
7625 点击    2024-03-24 21:24
何恺明刘壮新作:消除数据集偏差的十年之战

何恺明刘壮新作:消除数据集偏差的十年之战

何恺明刘壮新作:消除数据集偏差的十年之战

MIT新晋副教授何恺明,新作新鲜出炉:瞄准一个横亘在AI发展之路上十年之久的问题:数据集偏差。数据集偏差之战,在2011年由知名学者Antonio Torralba和Alyosha Efros提出——

来自主题: AI技术研报
4265 点击    2024-03-16 11:24
刷榜「代码生成」任务!复旦等发布StepCoder框架:从编译器反馈信号中强化学习

刷榜「代码生成」任务!复旦等发布StepCoder框架:从编译器反馈信号中强化学习

刷榜「代码生成」任务!复旦等发布StepCoder框架:从编译器反馈信号中强化学习

StepCoder将长序列代码生成任务分解为代码完成子任务课程来缓解强化学习探索难题,对未执行的代码段以细粒度优化;还开源了可用于强化学习训练的APPS+数据集。

来自主题: AI技术研报
5645 点击    2024-03-15 15:38
强壮全球200个大模型,OpenBMB推动开源社区对齐研究

强壮全球200个大模型,OpenBMB推动开源社区对齐研究

强壮全球200个大模型,OpenBMB推动开源社区对齐研究

迄今,全球超 200 个模型基于来自 OpenBMB 开源社区的 Ultra Series 数据集(面壁 Ultra 对齐数据集)对齐,数据集包括 UltraFeedback 和 UltraChat,共计月均下载量超 100 万。

来自主题: AI资讯
4839 点击    2024-03-14 16:33
零一万物自研全导航图向量数据库,横扫权威榜单6项第一

零一万物自研全导航图向量数据库,横扫权威榜单6项第一

零一万物自研全导航图向量数据库,横扫权威榜单6项第一

3 月 11 日,零一万物宣布推出基于全导航图的新型向量数据库 「笛卡尔(Descartes)」,已包揽权威榜单 ANN-Benchmarks 6 项数据集评测第一名。

来自主题: AI技术研报
4839 点击    2024-03-11 17:17
基于DiT,支持4K图像生成,华为诺亚0.6B文生图模型PixArt-Σ来了

基于DiT,支持4K图像生成,华为诺亚0.6B文生图模型PixArt-Σ来了

基于DiT,支持4K图像生成,华为诺亚0.6B文生图模型PixArt-Σ来了

众所周知,开发顶级的文生图(T2I)模型需要大量资源,因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起,这也成为了 AIGC(人工智能内容生成)社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移,AIGC 社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。

来自主题: AI技术研报
9121 点击    2024-03-10 16:10
「AI透视眼」,三次马尔奖获得者Andrew带队解决任意物体遮挡补全难题

「AI透视眼」,三次马尔奖获得者Andrew带队解决任意物体遮挡补全难题

「AI透视眼」,三次马尔奖获得者Andrew带队解决任意物体遮挡补全难题

牛津大学 VGG 实验室 Andrew Zisserman 团队最新工作系统性解决了任意物体的遮挡补全问题,并且为这一问题提出了一个新的更加精确的评估数据集。该工作受到了 MPI 大佬 Michael Black、CVPR 官方账号、南加州大学计算机系官方账号等在 X 平台的点赞。

来自主题: AI技术研报
7229 点击    2024-03-08 15:04
谷歌AI视频再出王炸!全能通用视觉编码器VideoPrism,性能刷新30项SOTA

谷歌AI视频再出王炸!全能通用视觉编码器VideoPrism,性能刷新30项SOTA

谷歌AI视频再出王炸!全能通用视觉编码器VideoPrism,性能刷新30项SOTA

谷歌团队推出「通用视觉编码器」VideoPrism,在3600万高质量视频字幕对和5.82亿个视频剪辑的数据集上完成了训练,性能刷新30项SOTA。

来自主题: AI技术研报
3652 点击    2024-02-25 15:39
Github2.5k星,Karpathy转赞,「流程工程」让LLM代码能力瞬间翻倍,直接淘汰提示工程

Github2.5k星,Karpathy转赞,「流程工程」让LLM代码能力瞬间翻倍,直接淘汰提示工程

Github2.5k星,Karpathy转赞,「流程工程」让LLM代码能力瞬间翻倍,直接淘汰提示工程

Karpathy力推代码生成任务增强流程,让GPT-4在CodeContests从19%提升到44%,不用微调不用新数据集训练,让大模型代码能力大幅提升。

来自主题: AI技术研报
8443 点击    2024-02-17 10:55