18岁华人开源成果,火爆具身智能赛道
其规模是同类数据集EPIC-KITCHENS的100倍,并且将数据场景从家庭扩展至真正的工厂车间,是首个完全在真实工厂中收集的数据集。
其规模是同类数据集EPIC-KITCHENS的100倍,并且将数据场景从家庭扩展至真正的工厂车间,是首个完全在真实工厂中收集的数据集。
文章介绍了机器学习系统静默失效的风险,以及混沌工程在AI领域的应用。混沌工程通过主动注入故障来测试系统弹性,弥补了传统监控方法的不足。文章详细分析了数据摄取、特征工程、模型训练、部署、服务及监控等环节常见的故障模式,并强调了混沌工程在构建可靠AI系统中的重要性
过去的AI医疗助手就像一个只会看照片的新手助理,你给它一张已经裁好的小图片,它能告诉你"这里有癌细胞"或"这里没有",但它不知道该从哪里开始看,不知道该放大多少倍,更不知道为什么要看这个地方。这就好比让一个从未做过饭的人直接品尝菜品好坏,而不教他如何选择食材、
近日, 中山大学李伟忠&清华大学张学工团队在国际知名期刊《eBioMedicine》(柳叶刀子刊)发表了目前最全面的人类肺部单细胞图谱—uniLUNG,该研究整合了62个公共数据集、920万个细胞及1807名捐赠者的样本,覆盖健康状态和17种肺部疾病,为肺病机
在人工智能发展的浪潮中,一项来自Salesforce AI研究院的突破性研究正在悄然改变整个行业的游戏规则。这项由陈浩霖、王世宇、刘祖鑫等研究人员共同完成的研究发表于2024年10月,论文编号为arXiv:2510.06499v1,为解决AI训练中的根本性问题
训练 模型 salesforce 流水线 数据集 2025-11-15 00:11 5
来自高校、行业协会、行业机构及中国移动、顺丰科技、金正优智科技、得理科技等10余家行业企业参会,围绕“模型应用”、“高质量数据集建设”、“场景实践”等内容开展了深度交流。
想象一下,当你在学校写作文时,老师不仅会给你一个分数,还会告诉你"文章结构清晰"、"语言表达生动"、"论据充分"等具体的评价标准。这项研究做的事情类似于此——它让AI系统学会使用这样的详细评分标准,而不是简单地给出"好"或"不好"的判断。
计算机视觉(CV)技术,广泛应用于自动驾驶汽车、消费电子设备等众多领域。其中,图像数据集扮演着基础性的角色,ImageNet 等大型图像数据集的出现,使计算机视觉领域实现了革命性突破。
在全球竞逐的具身智能产业赛道中,高质量3D数据已成为各国突破技术瓶颈的核心战略资源。过去十年,ModelNet、ShapeNet等欧美主导的经典数据集奠定了物体几何建模基础,Objaverse-XL将3D资产规模拓展至百万级,但这些数据多停留在静态几何层面,难
近日,重庆脑与智能科学中心智能认知研究团队开展的一项题为“A2Seek: Towards Reasoning-Centric Benchmark for Aerial Anomaly Understanding”的工作被人工智能国际顶级会议Conference
这项研究的重要性远超学术范畴。随着视频生成技术在教育、娱乐、新闻等领域的广泛应用,一个能够表达不确定性的AI系统将大大提升使用安全性。当AI不确定时,它会主动告知用户,避免产生误导性内容。这就像有了一个诚实的助手,它会坦率地说"这个问题我不太确定,你可能需要再
说白了,这就是苹果团队弄出来的一套“大量且被筛过”的图像编辑素材库。它不是把成千上万张照片直接丢进去就完事儿,而是走了两道机器把关的流程:先让一台叫 Nanon-Banana 的模型按指令去改图,再把改好的图交给另一个更强的模型 Gemini 2.5‑Pro
Apple 发布了 Pico-Banana-400K,这是一个精心策划的 400,000 张图像研究数据集,有趣的是,它是使用 Google 的 Gemini-2.5 模型构建的。以下是详细信息。
我国商业气象服务领域迎来又一重要突破。10月29日记者获悉,中科曙光旗下中科天机气象科技有限公司(简称“中科天机”)宣布,正式对外开放共享近三年的中国区域公里级高分辨率气象历史融合数据集。此举被视为继今年9月启动数据共享计划后,中科天机在气象数据资源开放方面的
“高质量数据集走到哪,AI就到哪。”——这句出自2025数博会的断言,正在中国广袤的黑土地、黄淮海平原和南方丘陵中悄然成真。
苹果公司发布了 Pico-Banana-400K,这是一个包含 40 万张图像的研究数据集,有趣的是,该数据集是利用谷歌的 Gemini-2.5 模型构建的。
2025年10月28日,中科曙光旗下中科天机气象科技有限公司(以下简称“中科天机”)宣布开放共享近三年的中国区域公里级气象历史融合数据集。此次共享的高分辨率气象历史数据集(以下简称“历史数据集”)不仅填补了长时间序列高质量气象数据的共享空白,更是对中科天机9月
现有光伏数据集普遍存在空间分辨率不足、无法有效识别光伏面板间间隙、难以探测小型分布式电站等问题,导致面积被高估、细节缺失,难以支撑精细化的能源规划与生态评估。
Apple Intelligence 发布也已经一年多了,除去其仍未能在国行设备上提供服务外,功能上也很难称得上有多好用。
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