训练数据的质量优劣，直接影响人工智能（AI）大模型的能力水平。
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2599 点击 2024-09-05 09:41
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训练数据的质量优劣，直接影响人工智能（AI）大模型的能力水平。
近年来，大模型在人工智能领域掀起了一场革命，各种文本、图像、多模态大模型层出不穷，已经深深地改变了人们的工作和生活方式。
论文的审稿模式想必大家都不会陌生，一篇论文除了分配多个评审，最后还将由PC综合评估各位审稿人的reviews撰写meta-review。
说好的AI给人类打工呢？ 为了拿到新数据、训练AI大模型，字节等互联网大厂正在亲自下场，以单次300元不等的价格招募“AI录音员”，定制语料库。
ChatGPT的出现引发了一场AI革命，它展示了通过简单对话就能完成各种任务的强大能力，并且将不同的 AI 功能整合到一个统一的平台上。还记得小编第一次使用 ChatGPT 的时候给我带来极大震撼。
单元测试是软件开发流程中的一个关键环节，主要用于验证软件中的最小可测试单元，函数或模块是否按预期工作。单元测试的目标是确保每个独立的代码片段都能正确执行其功能，对于提高软件质量和开发效率具有重要意义。
KV Cache 是大模型推理性能优化的一个常用技术，该技术可以在不影响任何计算精度的前提下，通过空间换时间的思想，提高推理性能。
AnyGraph聚焦于解决图数据的核心难题，跨越多种场景、特征和数据集进行预训练。其采用混合专家模型和特征统一方法处理结构和特征异质性，通过轻量化路由机制和高效设计提升快速适应能力，且在泛化能力上符合Scaling Law。
该论文作者均来自于华南理工大学马千里教授团队，所在实验室为机器学习与数据挖掘实验室。论文的三位共同第一作者为博士生郑俊豪、硕士生邱圣洁、硕士生施成明，主要研究方向包括大模型和终生学习等，通讯作者为马千里教授（IEEE/ACM TASLP 副主编）。
本文第一作者为香港大学博士研究生谢知晖，主要研究兴趣为大模型对齐与强化学习。