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    数据集变革

    新观海外:数据集和基准测试变革预示能力突变随着人工智能和机器学习的快速发展,数据集和基准测试成为评估模型和算法性能的重要工具。然而,近年来,数据集和基准测试的变革引发了行业的关注。这些变革预示着人工智能领域的能力将会迎来突变。过去,常见的数据集主要由学术界或大型科技公司创建,通常是专门为特定任务或问题设计的。然而,这些数据集往往存在一些局限性,比如规模较小、覆盖范围有限、样本不够多样化等。这导致了一些模型在实际应用中的性能无法得到充分验证。现在,随着更多的数据源可用和数据共享的趋势,新型的数据集变得更加多样化和丰富...

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