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AI-Driven Systems

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  1. TOOL · CL_268794 ·

    AI从业者将数据质量的定义从输入扩展到模型行为

    一篇新论文探讨了从业者如何定义、评估和管理人工智能驱动系统中的数据质量，超越了将数据视为纯粹输入的传统观点。该研究基于对16名从业者的访谈，确定了六个关键主题，包括可追溯性从调试转向归因模型行为的变化，以及当模型本身评估质量时引入的循环性。研究还强调了对合成数据真实性的担忧，以及合法性和代表性在基础模型训练数据中的关键作用。