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English(EN) On the missing benchmarks layer and a potential solution

拉丁美洲提议DataHub和EvalsHub以解决AI基础设施差距·跟踪2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇相关论文提出了解决拉丁美洲基础AI基础设施差距的方案。第一篇论文解决了数据集层的问题，建议创建一个名为DataHub的面向任务的基础设施，以组织和发现分散的数据集。第二篇论文解决了基准测试层的问题，引入了EvalsHub，并以LatamBoard作为区域实例，以根据当地要求审计AI系统，并指导针对区域问题的优化。这两项举措旨在促进拉丁美洲本地AI开发和独立评估。 AI

影响 这些提案旨在拉丁美洲建立关键的AI基础设施，从而能够更好地发现数据集并根据区域需求定制AI系统审计。

排序理由 两篇学术论文提出解决AI基础设施差距的方案。

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报道来源 [2]

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