人工评估|技巧与提示
简单至上:标注任务避免不必要的复杂。将标注员的认知负担降低到最低有助于确保他们保持专注,从而提高标注质量。检查信息:标注任务避免引入不必要的信息。仅提供任务必需的信息即可,确保不对标注员产生额外偏见。内容简化:事物的展示位置和方式差异都可能导致额外的工作量和认
简单至上:标注任务避免不必要的复杂。将标注员的认知负担降低到最低有助于确保他们保持专注,从而提高标注质量。检查信息:标注任务避免引入不必要的信息。仅提供任务必需的信息即可,确保不对标注员产生额外偏见。内容简化:事物的展示位置和方式差异都可能导致额外的工作量和认
本期发布“SimTerrain-City1 for SCANeR仿真静态场景数据集”。该仿真静态场景依据国标对城市道路要求结合中国上海道路形态制作而成,可用于测试和验证城市道路领航辅助系统等运行设计域在城市道路上的ADAS/ADS系统的性能和可靠性,设计了城市
HumanEval是一个用于评估代码生成模型性能的重要基准数据集,最早由 OpenAI 在 Codex 论文中提出。它主要用于测试模型在编程任务中的代码生成能力,特别是通过自然语言描述生成功能正确的代码。
译自 Boost AI Efficiency: Data Chunking Meets Document Databases,作者 Apoorva Joshi; Jourdan Patrick。
然而,正如前OpenAI联合创始人Ilya Sutskever在NeurIPS 2024大会上所指出的,预训练时代即将结束,数据作为AI的“化石燃料”正日益枯竭。
12月16日,2024武汉市数字经济应用场景对接大会暨揭榜挂帅项目发布会在长江演播厅举办。会上,九州通发布了“面向医药行业的共享数据集建设项目”,再一次向公众展示了公司数字赋能大健康产业的综合实力。
昨日,前OpenAI联合创始人、SSI创始人Ilya Sutskever在NeurIPS 2024大会上发表演讲时表示,预训练时代即将结束,数据作为AI的化石燃料是有限的,目前用于AI预训练的数据已经达到了峰值。
数据集 villalobos 计算机编码 2024-12-15 10:38 2
从市场空间看,据GGII预测,2030年全球市场规模将突破200亿美元,中国市场规模将达到50亿美元左右。特斯拉CEO埃隆·马斯克展望,长期来看人形机器人需求量可能达100亿台。
干燥度数据反映蒸发与降水的平衡,用于评估干旱风险、水资源管理和生态系统健康,对理解水循环及支持环境决策制定至关重要,是气候学的生态学等领域的重要观测指标。
7日凌晨,Meta 推出了 Llama 3.3。虽然参数没有太高,只有700亿参数,但与之前开源的Llama 3.1 4050亿参数模型性能相当,而推理、部署成本却降低了很多。
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数据集 drivingdojo数据集 drivingdojo 2024-12-09 17:11 2
弹性惯性湍流(EIT,Elasto-inertial turbulence)是最近发现的一种在稀聚合物溶液中观察到的二维混沌流态。二维直接数值模拟显示了(最多)四个共存的吸引子:层态(LAM,laminar)、稳态箭头状态(SAR,steady arrowhe
斯坦福大学推出的IKEA Video Manuals数据集,通过4D对齐组装视频和说明书,为AI理解和执行复杂空间任务提供了新的挑战和研究基准,让机器人或AR眼镜指导家具组装不再是梦。
但这里的“造数”并非意味着编造数据,而是指在确保数据安全的前提下,模拟生成一些用于测试的数据。在众多工具中,Faker库以其强大的功能和易用性脱颖而出,成为数据分析师们手中的得力助手。
城市场景检测数据集,由五种不同的天气条件组成:白天 - 晴天、夜晚 - 晴天、黄昏 - 下雨、白天 - 有雾和夜间 - 下雨。这些图像是从不同的天气数据集中收集的:Cityscapes、BDD-100k、FoggyCityscapes 和 Adverse-We
AI 起源于上世纪五十年代,经历了几次繁荣与低谷,直到 2016 年谷歌旗下的 DeepMind 发布 AlphaGo 程序赢得与世界围棋冠军的比赛,大众对 AI 的关注与热情被重新点燃。其实 AI 技术早在这个标志事件之前已经在工业界很多互联网公司中得到了广
最近在做这方面工作,看到一个表格结构预测竞赛,https://www.bilibili.com/video/BV1nb4y1T7kr?vd_source=d670de3e996c9a3b795a0e40e028adeb&spm_id_from=333.788.
一年好景君须记,最是橙黄橘绿时,ModelWhale 新一轮版本更新来啦,期待为大家带来更优质的使用体验!
数据集 社区活动 modelwhale 2024-11-28 16:26 2
这篇论文介绍了一个名为MMRel的关系理解基准测试集,旨在解决多模态大型语言模型(MLLM)在处理对象间关系时面临的挑战。该测试集包含超过22K个问题答案对,覆盖三个不同的领域和三种关系类别,并提供手动验证的高质量标签以确保标注准确性。此外,还包括对抗性案例,
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