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2 天有情绪数据
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新基准OpenRTAG评估数据退化下的图学习模型
研究人员推出OpenRTAG，一个旨在评估文本属性图学习模型鲁棒性的新基准。该基准解决了现实世界图中数据质量下降的常见问题，这种下降可能表现为文本、结构和标签的稀疏性、噪声和不平衡。OpenRTAG提供了一个标准化的框架，用于评估模型在九个数据集和三个下游任务上的性能，有助于更好地理解包括传统GNN和LLM-GNN在内的各种图学习模型如何处理这些不完善之处。
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新HCSU数据集挑战LVLM在历史书法分析中的能力
研究人员推出了HCSU，这是一个新的数据集和基准，旨在提高大型视觉语言模型（LVLM）对历史书法风格的理解能力。该数据集通过区分真实的墨迹手稿和石刻拓片，并提供分层的审美描述，解决了现有资源的局限性。使用HCSU进行的评估显示，当前最先进的LVLM在细粒度风格辨别和将审美判断与视觉证据联系起来方面存在困难，突显了多模态架构的基本局限性。
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Microsoft 365 演变为 AI 开发工具的可编程上下文层
Microsoft 正在将其 Microsoft 365 套件演变为面向开发者工具和 AI 助手的可编程上下文层。新的 Work IQ 功能旨在使企业数据（如电子邮件、文档和会议记录）在 VS Code 等开发环境中可用。这种集成允许 AI 助手推理项目讨论和需求，通过将其置于更广泛的工作上下文中，可能减少手动搜索并改进代码生成。Microsoft 还通过 MCP 工具引入了治理功能，以管理对这些代理工作流的访问并确保合规性。
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Eugene Yan 分享关于推荐系统和数据角色的见解
Eugene Yan 分享了两次 DataScience SG 会议的见解，一次侧重于推荐系统，另一次侧重于数据领域的各种角色。推荐系统讲座探讨了基线方法以及新颖的图和 NLP 技术，详细介绍了从数据采集到结果比较的端到端流程。关于数据角色的小组讨论强调了逻辑思维和编程等基本技能，并强调了好奇心、毅力和谦逊对于职业成功的重要性。两次活动都强调了在快速发展的数据行业中持续自我学习的必要性。