清华大学推出的SonicSim平台和SonicSet数据集针对动态声源的语音处理研究提供了强有力的工具和数据支持，有效降低了数据采集成本，实验证明这些工具能有效提升模型在真实环境中的性能。
哈佛大学研究了大型语言模型在回答晦涩难懂和有争议问题时产生「幻觉」的原因，发现模型输出的准确性高度依赖于训练数据的质量和数量。研究结果指出，大模型在处理有广泛共识的问题时表现较好，但在面对争议性或信息不足的主题时则容易产生误导性的回答。
目前，机器人的训练数据大体上可分为三类：第一类是真实的遥操数据，第二类是高质量的仿真合成数据，第三类是人类的行为数据、其主要源于互联网视频。
Time-MoE采用了创新的混合专家架构，能以较低的计算成本实现高精度预测。研发团队还发布了Time-300B数据集，为时序分析提供了丰富的训练资源，为各行各业的时间序列预测任务带来了新的解决方案。
AI对待每个人类都一视同仁吗？ 现在OpenAI用53页的新论文揭示：ChatGPT真的会看人下菜碟。 根据用户的名字就自动推断出性别、种族等身份特征，并重复训练数据中的社会偏见。
Skild AI 是一家位于匹兹堡的初创公司，由两位前 CMU 教授创立，旨在打造具身智能的通用大脑。Skild 宣称其模型展示了无与伦比的泛化和涌现能力，并且有多于竞争对手 1000 倍的训练数据。
所有模型都是通过在来自互联网的海量数据上进行训练来工作的，然而，随着人工智能越来越多地被用来生成充满垃圾信息的网页，这一过程可能会受到威胁。
训练代码、中间 checkpoint、训练日志和训练数据都已经开源。
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。
基于公司私有组件生成代码，这个问题的本质是：由于大模型的训练数据集不包含你公司的私有组件数据，因此不能够生成符合公司私有组件库的代码。
