Meta最近开源的Llama 3模型再次证明了「数据」是提升性能的关键，但现状是，开源的大模型有一堆，可开源的大规模数据却没多少，而收集、清洗数据又是一项极其费时费力的工作，也导致了大模型预训练技术仍然掌握在少数高端机构的手中。
智东西4月19日消息，Meta推出迄今为止能力最强的开源大模型Llama 3系列，发布8B和70B两个版本。 Llama 3在一众榜单中取得开源SOTA（当前最优效果）。Llama 3 8B在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K等多项基准上超过谷歌Gemma 7B和Mistral 7B Instruct。
多任务机器人学习在应对多样化和复杂情景方面具有重要意义。然而，当前的方法受到性能问题和收集训练数据集的困难的限制
现今，机器学习（ML），更具体地说，深度学习已经改变了从金融到医疗等广泛的行业。在当前的 ML 范式中，训练数据首先被收集和策划，然后通过最小化训练数据上的某些损失标准来优化 ML 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？
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。
物体姿态估计对于各种应用至关重要，例如机器人操纵和混合现实。实例级方法通常需要纹理 CAD 模型来生成训练数据，并且不能应用于测试时未见过的新物体；而类别级方法消除了这些假设（实例训练和 CAD 模型），但获取类别级训练数据需要应用额外的姿态标准化和检查步骤。
离大谱了，弱智吧登上正经AI论文，还成了最好的中文训练数据？？
谷歌就此成为了第一家因为训练数据而被罚款的人工智能公司。
最近，OpenAI CTO Murati接受采访时，对Sora训练数据语焉不详、支支吾吾的表现，已经成了全网热议的话题。毕竟，要是一个处理不好，OpenAI就又要陷入巨额赔偿金的诉讼之中了。
