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NYC 311
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PermitGPT 使用生成式 AI 进行建筑治理和安全
研究人员开发了 PermitGPT，一个旨在简化城市建筑治理的生成式 AI 框架。该系统整合了来自市政和监管部门的零散数据，以识别安全隐患、明确许可证要求并评估社区影响。该框架使用三个开源语言模型进行了微调：Gemma-3-1B 用于高效推理，Llama-3.2-3B 用于监管风格的输出，Mistral-7B-Instruct-v0.3 用于强大的语义对齐。PermitGPT 代表了迈向 AI 辅助建筑治理的一步，但仍需要进一步的评估和验证。
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随机采样在AI数据质量剖析中优于复杂方法
一篇新的研究论文介绍了一个用于大规模AI流水线数据质量剖析的基准测试，评估了九种不同的采样策略。研究发现，简单的、无模式的随机均匀采样表现最佳，在各种真实世界和合成数据集上实现了最低的平均相对误差。相比之下，更复杂的代理引导方法，如使用Metropolis-Hastings或有向无环图的方法，效果明显较差，且计算成本更高，尤其是在大规模应用中。