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科研论文被用于训练AI,作者却不得分文?全球数据告急!
一篇Nature文章揭露科研论文被用于训练AI的现状,学术出版商向科技公司授权数据访问,作者却无法从中获益。全球数据告急,如何保护数据隐私?- 607
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使用Sentence Transformers进行模型微调的指南
了解如何使用Sentence Transformers库进行模型微调,提高在特定任务上的性能。本文介绍了数据集、损失函数、训练参数、评估器等训练组件,帮助您有效训练模型并优化性能。- 114
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WebAgent评估数据集介绍:MiniWoB++, MIND2WEB, WEBARENA
本文介绍了能自主浏览操作网页的WebAgent们和相关的评估数据集,包含初级任务MiniWoB++,高级任务MIND2WEB,可交互任务WEBARENA,以及它们的特点和局限性。对于SEO优化,我们提供了丰富的关键词和标签,以便更好地吸引目标读者。- 664
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美国商务部征求意见关于开放数据集和人工智能模型构建
美国商务部征求意见,关于如何更好地为构建生成式人工智能(GenAI)模型准备众多公共数据集。了解美国商务部在开放数据集和人工智能模型构建方面的最新举措。- 372
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EgoExoLearn:跨视角技能学习数据集
EgoExoLearn是一个跨视角技能学习数据集,旨在为机器人赋予通过观察他人学习新动作的能力。该数据集由上海人工智能实验室、南京大学、中科院深圳先进技术研究院等高校合作构建,包含了第一视角与第三视角的视频素材,为机器模拟人类学习模式提供宝贵的数据资源。- 699
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DriveCoT: 端到端自动驾驶数据集及基线模型介绍
本文介绍了一个名为DriveCoT的端到端自动驾驶数据集,以及基于该数据集训练的基线模型。数据集包含了传感器数据、控制决策和chain-of-thought标签,用于指示推理过程。该数据集可作为一个开环端到端驾驶基准,可评估各种推理方面的准确性和最终决策。同时,文章还提出了一个基于规则的专家政策,适用于高速驾驶场景。- 646
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自动驾驶领域中第一个大规模视频预测模型GenAD
本文介绍了自动驾驶领域中第一个大规模视频预测模型GenAD,通过获取大量多样化数据并配对文本描述,实现了超过2000小时的驾驶视频累积。这一模型具有泛化能力,可以适用于不同驾驶数据集,并具有巨大的潜力在真实世界驾驶应用中。- 419
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