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"AI训练师”培训,盯上小城市

"AI训练师”培训,盯上小城市

"AI训练师”培训,盯上小城市

家处某二线城市的明明,在当地一所普通高校就读,还有一年就要大学毕业的他,害怕毕业后不好找工作,最近花了2万多元在当地培训机构报名了“AI训练师”的课程。 AI训练师指“使用智能训练软件,在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员”,可以简单理解为,所有与AI训练相关的职业,这一职业,在2020年被纳入国家职业分类目录。

来自主题: AI资讯
7697 点击    2024-08-02 11:07
Vanta获红杉、高盛参投的1.5亿美元C轮融资,用AI重塑企业合规行业

Vanta获红杉、高盛参投的1.5亿美元C轮融资,用AI重塑企业合规行业

Vanta获红杉、高盛参投的1.5亿美元C轮融资,用AI重塑企业合规行业

在商业化的道路上,AI模型的能力要进入具体场景才能产生巨大价值。Vanta就是一家在这个方面做的很好的公司。

来自主题: AI资讯
9248 点击    2024-08-02 10:24
CMU&清华新作:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升

CMU&清华新作:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升

CMU&清华新作:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升

为了解决这个问题,一些研究尝试通过强大的 Teacher Model 生成训练数据,来增强 Student Model 在特定任务上的性能。然而,这种方法在成本、可扩展性和法律合规性方面仍面临诸多挑战。在无法持续获得高质量人类监督信号的情况下,如何持续迭代模型的能力,成为了亟待解决的问题。

来自主题: AI技术研报
7472 点击    2024-08-01 15:55
对比学习滥用隐私数据!中科院等发布「多步误差最小化」方法 | ACM MM2024

对比学习滥用隐私数据!中科院等发布「多步误差最小化」方法 | ACM MM2024

对比学习滥用隐私数据!中科院等发布「多步误差最小化」方法 | ACM MM2024

多模态对比学习(如CLIP)通过从互联网上抓取的数百万个图像-字幕对中学习,在零样本分类方面取得了显著进展。 然而,这种依赖带来了隐私风险,因为黑客可能会未经授权地利用图像-文本数据进行模型训练,其中可能包括个人和隐私敏感信息。

来自主题: AI技术研报
8339 点击    2024-08-01 15:32
ChatGPT们,正在污染学术圈

ChatGPT们,正在污染学术圈

ChatGPT们,正在污染学术圈

智东西7月31日消息,根据顶级学术期刊《自然》(Nature)昨日报道,生成式AI在学术写作中的使用已迎来爆发式增长。相关研究显示生物医学领域最大数据库PubMed上10%的论文摘要都有AI写作嫌疑,相当于每年15万篇论文中都有AI的参与。

来自主题: AI资讯
7634 点击    2024-08-01 11:11
揭秘!47页文档拆解苹果智能,从架构、数据到训练和优化

揭秘!47页文档拆解苹果智能,从架构、数据到训练和优化

揭秘!47页文档拆解苹果智能,从架构、数据到训练和优化

在 2024 年全球开发者大会上,苹果重磅推出了 Apple Intelligence,这是一个全新的个性化智能系统, 可以提供实用的智能服务,覆盖 iPhone、iPad 和 Mac,并深度集成在 iOS 18、iPadOS 18 和 macOS Sequoia 中。

来自主题: AI技术研报
10478 点击    2024-07-31 17:32
零样本即可时空预测!港大、华南理工等发布时空大模型UrbanGPT | KDD 2024

零样本即可时空预测!港大、华南理工等发布时空大模型UrbanGPT | KDD 2024

零样本即可时空预测!港大、华南理工等发布时空大模型UrbanGPT | KDD 2024

UrbanGPT是一种创新的时空大型语言模型,它通过结合时空依赖编码器和指令微调技术,展现出在多种城市任务中卓越的泛化能力和预测精度。这项技术突破了传统模型对大量标记数据的依赖,即使在数据稀缺的情况下也能提供准确的预测,为城市管理和规划提供了强大的支持。

来自主题: AI技术研报
11141 点击    2024-07-31 16:37
AI也会「刷抖音」!清华领衔发布短视频全模态理解新模型 | ICML 2024

AI也会「刷抖音」!清华领衔发布短视频全模态理解新模型 | ICML 2024

AI也会「刷抖音」!清华领衔发布短视频全模态理解新模型 | ICML 2024

音视频大语言模型在处理视频内容时,往往未能充分发挥语音的作用。video-SALMONN模型通过三部分创新:音视频编码和时间对齐、多分辨率因果Q-Former、多样性损失函数和混合未配对音视频数据训练。该模型不仅在单一模态任务上表现优异,更在视听联合任务中展现了卓越的性能,证明了其全面性和准确性。

来自主题: AI技术研报
8374 点击    2024-07-31 15:05