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奧沃馬基金會釋出開放地圖資料集首個測試版
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奧沃馬基金會釋出開放地圖資料集首個測試版

奧沃馬基金會釋出首個測試版開放地圖資料集奧沃馬基金會今日釋出了其全球開放地圖資料集的首個測試版。在此之前，這個得到亞馬遜、Esri、Meta、微軟和 TomTom 等巨頭支援的基金會正一步步地接近為開發者提供生產就緒的開放資料集，以用於開發應用程式的地理空間資料。基金會介紹奧沃馬基金會於 2022

MIT、Cohere 等人合作，推出追蹤篩選 AI 取證資料集的平臺
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MIT、Cohere 等人合作，推出追蹤篩選 AI 取證資料集的平臺

MIT 等 11 所機構推出資料溯源平臺應對 AI 領域的資料透明度危機近日來自麻省理工學院（MIT）、Cohere for AI 以及其他 11 個機構的研究人員共同推出了資料溯源平臺，旨在應對 AI 領域的資料透明度危機。這個平臺對近 2000 個最常用的微調資料集進行了審計和追蹤，這些資料集一

  • 江塵
  • 2023/10/26 下午 04:57:19
研究人員建立資料集來解決機器學習中的物體識別問題
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研究人員建立資料集來解決機器學習中的物體識別問題

研究人員建立資料集以解決機器學習中的物體識別問題背景在計算機視覺領域，近年來取得了重大進展，然而教導計算機辨識物體在不同形狀下的能力仍然是一個難題，尤其是當搭配人工智慧（AI）系統時。瑪麗蘭大學的電腦科學研究人員正在利用我們日常改變形狀的物體，如水果和蔬菜，來解決這個問題。他們開發的 Chop &

  • 江塵
  • 2023/10/13 下午 04:36:41
元深度學習發布資料集，檢驗電腦視覺模型的偏見
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元深度學習發布資料集，檢驗電腦視覺模型的偏見

關於 FACET 資料集的公平性評估背景近年來隨著人工智慧技術的迅速發展，尤其是在電腦視覺領域，對於模型是否存在偏見的擔憂越來越大。這些偏見可能根植於資料集的不平衡性，或者是機器學習算法的設計缺陷。由於這些偏見可能對社會造成嚴重的影響，各界對公平性評估的需求逐步增加。Meta 釋放 FACET 資料

Meta 釋出資料集，檢驗電腦視覺模型是否存在偏見
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Meta 釋出資料集，檢驗電腦視覺模型是否存在偏見

Meta 釋出資料集探測電腦視覺模型的偏見概述最近，Meta 釋出了一個名為 FACET 的新 AI 基準，旨在評估對照片和影片中的事物進行分類和檢測的 AI 模型的「公正性」，其中包括人類。這個資料集由 3.2 萬張影象組成，標記了 5 萬個人類，由人類註釋者進行標記。FACET 考慮了與職業和活

  • 江塵
  • 2023/8/31 下午 10:26:58
生成式人工智慧資料集或將面臨考驗 | AI 頭條
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生成式人工智慧資料集或將面臨考驗 | AI 頭條

AI 的利用已引發版權爭議概述《大西洋報》近日爆料指出，斯蒂芬·金（Stephen King）、贊迪·史密斯（Zadie Smith）和麥可·波蘭（Michael Pollan）等數千名作家的作品被用來訓練 Meta 的生成式人工智慧（AI）模型 LLaMA 以及其他大規模語言模型，使用一個名為「B

  • 江塵
  • 2023/8/22 上午 02:07:48
理解資料集背後的人才能構建可靠的 AI 模型
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理解資料集背後的人才能構建可靠的 AI 模型

研究顯示建立可靠的 AI 模型需要理解背後的人員大資料與人類背景間的聯動在社交媒體中應用複雜的算法和人工智慧以檢測冒犯行為是一種日益普遍的現象。這些算法和人工智慧系統都依賴於資料來學習什麼是冒犯的。但是資料標註者的背景對他們的決策有多大的影響呢？密歇根大學資訊學院的助理教授大衛·尤爾根斯和博士候選人

  • 江塵
  • 2023/8/9 上午 02:33:16
AWS、Meta、Microsoft 支援的 Overture Maps 基金會釋出首批「開放地圖」資料集
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AWS、Meta、Microsoft 支援的 Overture Maps 基金會釋出首批「開放地圖」資料集

開放地圖協會釋出首個全球資料集：打破 Google Maps 壟斷數位地圖在現代社會已經成為我們日常生活中不可或缺的工具。然而長期以來，Google Maps 的專有 API 服務一直壟斷著市場，並對使用其地圖資料的企業收取昂貴的費用。但最近，由亞馬遜網路服務（AWS）、Meta、Microsoft

  • 江塵
  • 2023/7/27 下午 10:05:45
開拓 AI 獲得 500 萬美元，利用語言模型建立適合訓練的資料集
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開拓 AI 獲得 500 萬美元，利用語言模型建立適合訓練的資料集

使用語言模型的公司「Refuel AI」宣布獲得 520 萬美元種子資金，並即將商業化解決 AI 開發的資料挑戰隨著人工智慧（AI）技術的發展，許多企業都開始尋求成為 AI 公司，並與內部專家和第三方供應商合作，開發針對不同業務用例的模型。然而 AI 專案最重要的起點是乾淨且標註完整的資料。只有透過

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