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University of Ottawa
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渥太华大学使用Gemini和Claude LLM赢得拉丁语NER任务
渥太华大学的研究人员在古典拉丁语的EvaLatin 2026命名实体识别（NER）共享任务中取得了顶级成果。通过采用大型语言模型Gemini 2.5 Pro和Claude Sonnet 4.5的提示工程，他们证明了跨语言迁移学习对于代表性不足的古代语言的有效性。他们的系统在粗粒度和细粒度NER子任务中均获得第一名，在各种评估指标上均优于所有其他提交。
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新研究指出机器学习轴承故障诊断中的数据泄露问题
研究人员发现，用于轴承故障诊断的机器学习模型存在严重的数据泄露问题。一篇新论文提出了一种无泄露的评估方法，通过按轴承进行数据划分，确保训练集和测试集相互独立。该方法旨在通过防止性能指标虚高和实现多种故障类型的检测，来创建更可靠的工业应用机器学习系统。
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AI 领袖分享毕业典礼致辞和智能体系统见解
Joëlle Pineau 向渥太华大学工程学院发表了毕业典礼致辞，表达了对未来的乐观态度，尽管存在不确定性。与此同时，Cursor 正在利用数千个 AI 智能体来训练其下一版本的 Composer，这些智能体执行研究任务并通过 Slack 标记问题。