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#数据/训练

今日 2 条
3月12日周四
  1. Google Research72

    Google 利用 AI 驱动的城市突发洪水预测保护城市

    Google 在 Flood Hub 推出城市突发洪水预测,利用 AI 方法提前最多 24 小时预测城市地区的突发洪水风险。系统使用 Gemini 从公开新闻报道中提取洪灾时间与地点,形成 Groundsource 数据集,并结合全球气象数据训练采用 LSTM 单元的 RNN 模型。

    推荐理由:利用新闻报道补足历史洪灾记录的做法,为缺乏传感器数据地区构建预警系统提供了参考,也呈现了数据覆盖对评估的限制。

  2. Google Research71

    Google Research 推出 Groundsource,利用 Gemini 将新闻转为洪灾历史数据

    Google Research 推出 Groundsource 方法,利用 Gemini 从新闻提取洪灾信息,并开放包含 2.6 million 条历史事件记录、覆盖超过 150 个国家的数据集。

    推荐理由:新闻记录可补充传统监测容易遗漏的局地短时洪灾,为历史数据稀缺地区的预测模型训练与验证提供另一类数据来源。

11月1日周六
10月24日周五
9月1日周一
  1. Berkeley AI Research42

    word2vec 究竟学到了什么?

    新研究给出 word2vec 学习过程的定量预测理论,证明在特定近似条件下,其学习等价于对目标矩阵进行 PCA。从足够小的初始嵌入权重出发,模型逐步学习正交线性子空间,每一步增加嵌入矩阵的秩。这些特征可由语料统计与算法超参数预先计算,学习动力学的闭式解与数值实验高度吻合。

8月1日周五
6月11日周三
  1. Mistral AI54

    Mistral AI 推出 Mistral Compute,提供从 GPU 到全托管平台的 AI 基础设施

    Mistral AI 宣布推出 Mistral Compute,将提供涵盖 GPU、编排、API、产品与服务的私有集成式 AI 基础设施。服务形态从裸金属服务器到全托管 PaaS,并将包含 Mistral AI 的训练套件,支持客户训练和部署 AI 工作负载。该服务将采用 NVIDIA 最新参考架构,提供数万块 GPU,强调数据主权、满足欧洲监管要求及使用脱碳能源,并计划在未来几年快速扩展。

5月7日周三
  1. Mistral AI71

    Mistral AI 发布 Mistral Medium 3,主打性能、成本与企业部署的平衡

    Mistral AI 发布 Mistral Medium 3,面向编码、多模态理解等企业场景,支持混合部署、本地部署及 in-VPC 部署。官方称其各项基准表现达到或超过 Claude Sonnet 3.7 的 90%,价格为 $0.4 input / $2 output per M token,并可在至少 4 个 GPU 的自托管环境中部署。

    推荐理由:将基准表现、API 价格与自托管条件放在一起比较,为企业在模型能力、使用成本和部署方式之间取舍提供了具体参考。