近日，FedELC框架的推出为联邦学习领域带来了新的解决方案。FedELC是一个两阶段框架，旨在通过解决客户端数据集中的标签噪声问题来增强联邦学习的性能。在联邦学习中，数据分布在多个客户端，而标签噪声的存在会严重...

学生和初级专业人士对人工智能（AI）及其对职业的影响感到越来越焦虑。未来将属于那些工作不容易简化为数据集的人，以及那些能够利用AI来提升自己工作表现的人。当前一些工作职位显得较为脆弱，因为我们能够为工作表...

AbdomenAtlas 3.0近日正式发布，成为首个包含高质量腹部CT扫描与配对放射报告的公开数据集。该数据库涵盖了超过9,000例CT扫描，每例扫描均配有详细的放射报告，并提供了肝脏、肾脏和胰腺肿瘤的逐体素注释。这一数据...

TabularARGN 是一个灵活的数据处理框架，专门设计用于处理混合类型、多变量和序列数据集。该框架支持多种高级功能，包括公平性感知生成、数据插补以及对任意列子集的条件生成。通过其模块化设计，TabularARGN 能够适...

在深度学习领域，尤其是在自然语言处理和代码生成任务中，大型语言模型（LLM）发挥着至关重要的作用。近期的研究趋势显示，通过复制和学习各大顶尖代码助手的最佳实践，可以显著提升代码生成模型的性能和准确性。这...

随着数据科学的迅猛发展，数据处理框架的选择成为技术决策者的一大挑战。最近，DuckDB和Polars作为新兴的数据框架，引起了业界的关注。DuckDB是一个自诩为'SQLite for Analytics'的嵌入式分析数据库，它以轻量级和高...

字节跳动近期发布了一项名为'Byte Latent Transformer'的新型算法，在大规模模型训练中，采用了Patch而非Token作为基本的处理单元。该算法对于图像和视频内容的理解与分析展现出了卓越的性能，尤其适用于处理高分辨...

Meta人工智能研究实验室（FAIR）近期宣布分享一系列新的研究成果、模型和数据集。这些资源旨在推动人工智能领域的研究和创新。新共享的资源包括经过优化的机器学习模型、旨在提升算法性能的数据集，以及前沿的研究成...