整数智能发展于浙江大学计算机创新技术研究院，致力于为人工智能企业及科研院所提供一站式数据管理服务。其提供的智能数据工程平台（ABAVA Platform）与数据集构建服务（ACE Service），能够满足自动驾驶、AIGC、智慧医疗等数十个应用场景的数据需求。
随着大模型的参数量日益增长，微调整个模型的开销逐渐变得难以接受。 为此，北京大学的研究团队提出了一种名为 PiSSA 的参数高效微调方法，在主流数据集上都超过了目前广泛使用的 LoRA 的微调效果。
大语言模型（LLM），通过在海量数据集上的训练，展现了超强的多任务学习、通用世界知识目标规划以及推理能力
全网高质量数据集告急！OpenAI、Anthropic等AI公司正在开拓新方法，训练下一代AI模型。
2026年的数据荒越来越近，硅谷大厂们已经为AI训练数据抢疯了！它们纷纷豪掷十数亿美元，希望把犄角旮旯里的照片、视频、聊天记录都给挖出来。不过，如果有一天AI忽然吐出了我们的自拍照或者隐私聊天，该怎么办？
联邦学习使多个参与方可以在数据隐私得到保护的情况下训练机器学习模型。但是由于服务器无法监控参与者在本地进行的训练过程，参与者可以篡改本地训练模型，从而对联邦学习的全局模型构成安全序隐患，如后门攻击。
模仿人类阅读过程，先分段摘要再回忆，谷歌新框架ReadAgent在三个长文档阅读理解数据集上取得了更强的性能，有效上下文提升了3-20倍。
FoundationPose模型使用RGBD图像对新颖物体进行姿态估计和跟踪，支持基于模型和无模型设置，在多个公共数据集上大幅优于针对每个任务专门化的现有方法.
在探索人工智能边界时，我们时常惊叹于人类孩童的学习能力 —— 可以轻易地将他人的动作映射到自己的视角，进而模仿并创新。当我们追求更高阶的人工智能的时候，无非是希望赋予机器这种与生俱来的天赋。
3月29日，以“数据驱动，智绘未来”为主题的2024北京AI原生产业创新大会暨北京数据基础制度先行区成果发布会举办。会上，北京国际大数据交易所（以下简称“北数所”）牵头正式发布首批100个人工智能大模型高质量训练数据集，经联盟牵头推荐，中关村数字媒体产业联盟成员单位新华网、山东工艺美术学院、中国搜索、中文在线、北京服装学院、硅星人等院校、企业的高质量数据集入选。
