弥补人工智能可靠性研究中的数据鸿沟，建立DR-AIR，一个全面的AI可靠性数据仓库

本研究解决了在人工智能可靠性研究中，特别是学术界中可用数据匮乏的问题。通过进行全面的可用AI可靠性数据的审查，并建立DR-AIR数据仓库，本文介绍了评估AI可靠性的关键测量和数据类型及其收集方法。该数据仓库为AI可靠性研究提供了易于访问的数据集，促进研究社区更好地利用和共享可靠性数据。