至顶网软件频道消息: 当前,人工智能当属最火热的话题,从国家层面到地方层面,政策密集支持,科技融资屡破纪录,巨头公司纷纷动作不断,初创公司如雨后春笋般涌现,时常成为各大媒体的头条。
我们知道,人工智能背后离不开大数据分析,而机器学习最主要的就是数据,对于有一定规模的分析团队来说,往往感觉有些力不所及, 如何控制对数据的访问?如果在分析项目上进行协作,用什么工具等等。
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四川大学研究团队发现,当前先进的AI模型在面对信息不完整的数学问题时,缺乏主动询问澄清信息的能力,更倾向于基于假设给出答案。
中南大学等机构联合发布TextAtlas5M数据集,包含500万图像-文本对,专门解决AI长文本图像生成难题。该数据集平均文本长度148.82词,远超现有数据集,涵盖广告、学术、教育等真实场景。配套的TextAtlasEval基准测试显示,即使最先进的商业模型也面临显著挑战,为AI图像生成技术指明了新的发展方向。
从11岁就梦想造人形机器人的Bernt Bornich,用'huggable'形容他的Neo Gamma机器人——这个能举起150磅的66磅'运动员',正以家庭为试验场突破AI学习瓶颈:'工厂20小时就触及学习天花板,而家庭环境的多样性才是通往AGI的钥匙'。
剑桥大学研究团队创建了史上最难的AI视觉测试ZeroBench,包含100道精心设计的视觉推理题目。在这项测试中,包括GPT-4o、Claude、Gemini在内的20个全球最先进AI模型全部得了0分,暴露了当前AI在基础视觉理解上的严重缺陷。研究发现AI主要在计数、空间推理等基础任务上失败,而非逻辑推理能力不足。