企业人工智能应用中，从数据集中提取信息至关重要。RealKIE最新发布的五个基准数据集专为衡量RAG（检索式生成）应用的算法性能而设计。这些数据集覆盖了多个行业和场景，提供了丰富的测试样本，旨在推动企业关键信息...

HuggingFace团队最近展示了如何为语言模型的预训练阶段生成、筛选、合成和扩展大量的合成数据。这一过程不仅涉及数据的生成，还包括对数据进行精心的筛选和过滤，以确保其在模型训练中的有效性和准确性。通过这种方...

近期，GitHub上出现了一个名为Chug的新型数据集加载器项目。Chug专注于处理文本和图像任务，提供了强大且高效的多模态数据加载能力。该工具的出现，对于从事机器学习和人工智能领域的开发者来说，无疑是一个极大的助...

在企业中，数据、评估和计算资源对于高性能的人工智能至关重要。评估（evals）可能是组织改进其AI产品的一个关键因素。通过构建针对商业问题的评估体系，企业能够更有效地衡量AI解决方案的性能，并据此进行优化。这...

CT-RATE是一个将3D医学成像与文本报告相结合的数据集，旨在提供更丰富的医学影像信息。与此同时，CT-CLIP作为一个多功能的人工智能框架，已经针对这些图像进行了优化处理。该框架能够更好地理解和分析医学成像数据，...

CoDA作为一种新的无监督领域适应（UDA）方法，通过在场景和图像两个层面学习差异，帮助AI模型更好地适应未标记的、具有挑战性的环境。CoDA的核心在于利用大量未标记数据来训练模型，使其在面对新场景时仍能保持高效...

OPTIN框架是一个创新的方法，用于提高基于变换器的AI模型在各个领域的效率，而无需进行重新训练。该框架采用了一种称为中间特征蒸馏的技术，可以在特定约束下压缩网络，同时几乎不影响其准确性。通过这种方法，可以...

语言模型（LLMs）的实用性在于其速度、准确性以及遵循指令的能力。这三个特性使得通过文本输入控制的街头霸王模拟器成为了衡量不同模型在这三个方面表现的绝佳方式。GitHub上的一个项目通过这种方式为LLMs提供了一个...