基于自编码器变换器模型的软件缺陷预测
Apple Machine Learning Research Apple Machine Learning Research ·

基于自编码器变换器模型的软件缺陷预测
💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
📝

内容提要

机器学习模型依赖数据，构建包容性系统需重视代表性数据集的设计。目前新手工具较少，难以促进数据设计实践的学习。我们提出了四种数据设计实践（DDPs）。

🎯

关键要点

  • 机器学习模型依赖数据，构建包容性系统需重视代表性数据集的设计。
  • 目前新手工具较少，难以促进数据设计实践的学习。
  • 提出了四种数据设计实践（DDPs）以指导数据集设计。
🏷️

标签

代表性数据集 包容性系统 实践 数据设计 机器学习 编码器
➡️

继续阅读

  1. 自主企业与平台控制的四大支柱：2026年预测
    到2026年，AI代理将成为自动化开发和企业治理的核心，推动自主企业转型。关键机制包括黄金路径、护栏、安全网和人工审查工作流，以确保速度、安全和成本优化。...
  2. 具身智能资源汇总：机器人学习数据集，在线体验世界建模模型，英伟达/字节/小米等最新研究论文
    本文系统整理了一批具身智能相关的高质量数据集、在线教程、论文，为进一步学习和研究提供参考，欢迎前往 hyper.ai 探索更多优质资源！
  3. Nature子刊｜上智院、复旦、无限光年发布MAPLE框架，破解甲基化衰老与疾病风险预测的泛化难题
  4. 微软发布 VibeVoice-ASR：一种统一的语音转文本模型，旨在一次性处理长达 60 分钟的音频
    微软推出了VibeVoice-ASR，一个开源的语音转文本模型，支持最长60分钟的音频处理，输出结构化文本，包括“谁”、“何时”、“什么”。该模型允许用户...
  5. AI辅助开发的主厨模型
    随着AI编码助手的发展，开发者的角色正在转变为管理AI，专注于设计和质量控制。开发者需要掌握反馈循环、任务委派和模块化设计等新技能，以提高效率。同时，AI...
  6. InternVLA-A1——面向场景理解、未来状态生成、动作执行的一体化框架：融合VLM的语义理解与世界模型的未来动态预测
    InternVLA-A1。该模型采用统一的 Mixture-of-Transformers 架构，协同三个专家模块，分别负责场景理解、视觉前瞻生成和动作执...
👤 个人中心
在公众号发送验证码完成验证