服贸会观察:大模型遇数据瓶颈、算力不足,电信运营商如何应对
范济安认为,区块链技术是较为可行的办法,它能够在增强数据安全、保护隐私的同时,做到去中心化的数据流通、共享。王翼彬则提出隐私计算的方式。他以金融领域为例说明,隐私计算能够做到数据不出域,同时让模型挖掘数据价值。但他也强调,隐私计算还未形成一套标准体系。“预计未来会出现(标准化体系),否则很难形成集约化...
海洋工程中的生成式AI:专有数据集不足正限制其实际应用
其中的应用空间也就是不同船舶之间可能在某些部分可以通用,因此可以尝试挖掘相应数据。但即便如此,这种验证数据并检查其是否可以转用的过程也需要大量时间和金钱,因此需要想办法对数据做“清洗”以控制成本、提升其实际适用范围。造船与海洋工程是个有趣的工程领域,需要在船体形状、内部结构、发电、配电、室内设计、生活...
高端访谈|粤AI产业协会张崟:大模型需解决数据、人才短板
二是产业生态完善,三是应用场景丰富。目前大多数企业在大模型的应用上仍处于初步探索阶段,主要应用集中在办公效率提升、内容创作编辑、客服服务与支持等方面。同时,广东发展人工智能大模型仍面临高质量数据集缺乏、相关人才数量不足等挑战。
AI深度观察|大模型变身“照妖镜”,中文数据现出“散少难”原形
无独有偶,国内领先AI大模型“通义千问”的发布者阿里巴巴集团,于5月24日发布研究报告《大模型训练数据白皮书》,也指出高质量大模型训练数据存在数量不足、共享难等现状。该白皮书进一步认为:“中文语料‘量’的短缺尚可有解决方案,但中式价值观类的语料短缺,则会成为制约我国大模型发展的短板。”AI大模型,是...
中文数据为什么成了“互联网孤岛”?
报告没有透露“通义千问”中英文训练语料的比例,但指出“从总体看,中文语料库的开源情况不如英文普遍,据AI应用开放社区HuggingFace数据统计,中文开源数据集数量仅占英文开源的11%。”在谈到中文语料不足,对国产AI大模型带来的可能后果时,业界认为首先是喝“洋墨水”太多带来的“水土难服”问题。国产大模型的主...
王兴兴、王鹤、卢宗青、邵林、高阳等专家共论具身前沿 | 2024智源...
只有当通用机器人数量足够多时,才能解决图文大模型特别是图像数据的覆盖不足问题(www.e993.com)2024年10月23日。如何看待这种说法?邵林:对于视觉或图文多模态大模型,应用于机器人领域的核心问题仍然是数据采集。正如之前提到的,机器人数据采集非常昂贵,我们需要成熟的数据集或规模适中的技能库供机器人使用。目前的挑战在于,基础技能库不足以支持机器...
奥卡姆剃刀与贝叶斯范式|定理|算法|正则化_网易订阅
在过度拟合与拟合不足之间找到平衡点是数据科学中的经典问题,通常被认为悬而未决。有时候人们会用偏差–方差困境(bias-variancedilemma)来说明这个问题。想象一下,现在我们希望预测某些数据的性质。为此,我们可以收集大量的配对例子。令为这些配对例子的集合,为我们的预测。
董妍|| 信息公开申请权滥用的治理路径重构 ——基于组态分析的视角
一、研究方法与数据分析将“不当申请争议”的产生放到社会中作系统观察,会发现诸多相关因素都对这一争议的产生具有重要影响,本部分将采用模糊集定性比较分析法,对“不当申请争议”产生的原因进行分析。(一)研究方法要考察“不当申请争议”的成因,需要将法院适用《条例》第三十五条裁判的案件数量(以下简称“争议...
南洋理工发布多模态智能体 FinAgent,开启高效金融交易的创新之旅
多模态数据处理能力不足:金融市场信息的广泛性要求处理包括数值、文本和视觉信息在内的多模态数据。这种数据的复杂性对分析方法提出了更高的要求,需要高级的分析技术来提取关键洞见,预测市场趋势。解决这一挑战需要研发能够有效处理并整合多种数据类型的高级分析工具。
手把手教您如何进行数据质量管理
通过制定可行的数据质量计划,解决数据质量问题的根本原因。熟悉组织的数据环境和业务环境。确定数据质量修复的业务用例的优先级。从根本上解决数据质量问题,以确保数据流动的适当基础。保持最佳实践并发展数据质量计划非常重要。关键洞察尽可能靠近数据源解决数据质量问题,同时了解每个业务用例对数据质量有不同的要求...