本文讨论了人工智能和机器学习训练中的低效率问题，尤其是在基因组学领域。文章指出，当前方法通常以每次采样成本来衡量成功，这是具有误导性的。相反，由于许多训练运行失败而未产生可用结果，因此应将重点转移到每次成功尝试的成本上。 AI
影响 强调了AI训练方法中潜在的低效率，并建议需要更好的成本评估指标。
排序理由 本文是一篇合作内容文章，讨论的是AI训练中的一个普遍概念，而不是具体的事件或发布。
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AI训练成本因关注采样而非成功而失衡
报道来源 [1]
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PARTNER CONTENT Your genomics pipeline is probably failing 30% of the time and you're paying for all of it