In the previous post, we asked AI to make recommendations to help clean up the data loaded directly from a CSV file. The initial data load for the Name failed because a VARCHAR(64) was estimated...

In this article, you will learn: • how to use the Faker library in Python to generate various types of synthetic data.

本研究提出了一种新方法，解决图像显著性预测中的数据集偏见问题。通过扩展编码器-解码器结构，模型仅需调整少量参数即可提升在不同数据集上的表现。研究表明，该模型在MIT/Tuebingen显著性基准的三个数据集上达到了最佳性能。

本研究提出了FedRS数据集，填补了遥感领域真实联邦数据集的空白。该数据集通过135个客户端反映真实场景，实验结果表明联邦学习显著提升了模型性能，为大规模研究提供了标准化测试平台。

本研究建立了选举期间误导性叙事的分类体系，并构建了2019年和2024年英国大选的数据集。研究表明，利用大型语言模型（如GPT-4o）检测这些叙事具有重要潜力。

A few years ago, training AI models required massive amounts of labeled data.

本研究提出了一种积极自适应AI方法，解决了医疗场景中非平稳环境下的数据集转变问题。该方法通过建模AI参数的时间轨迹，显著提升了性能，为动态环境下的自适应AI研究奠定了基础。

本研究提出了“负责任人工智能实验室”（RAIL）框架，评估大型语言模型的伦理标准，展示八个可测量维度，旨在提升其在现实世界中的伦理表现。

本研究提出WILD数据集，旨在解决合成图像源归属问题。该数据集包含来自10个商业生成器的图像，适用于模型训练和评估，推动后处理效应和对抗攻击的研究。

本研究提出了一种极端天气推理感知对齐（EWRA）方法，通过改进小型语言模型（SLMs）并结合极端天气相关新闻数据集，提升了模型的响应能力和实际应用效果。

该研究提出了一种新方法，通过结合代码执行与长推理模型，解决了数学推理模型的数据不足和推理能力不足的问题，显著提升了模型性能。

本研究提出C2RUST-BENCH数据集，包含2,905个C函数，旨在优化内存安全漏洞的检测与解决，为C转Rust转译提供评估基础，提高转译效率与准确性。

本研究发布了一个包含100小时语音和视频的多模态中文AVSR数据集Chinese-LiPS，并开发了LiPS-AVSR管道，通过结合唇语阅读和演示信息，提升了语音识别性能约35%。

本研究探讨了贫民恐惧症对减贫政策的影响。通过与非营利组织和政府合作，建立了社交媒体上贫民恐惧症的标注语料库，并提出了新分类法以识别和追踪相关观点。

本研究推出LEMUR开源数据集，旨在解决高质量神经网络数据集不足的问题，支持自动机器学习和模型分析，简化研究人员的工作流程。

本研究创建了包含94,000个案例的数据集REALM，揭示了大型语言模型（LLM）应用的多样性及其与用户职业的关系，为未来研究LLM的社会角色演变奠定基础。

本研究探讨多模态基础模型在自主驾驶中的响应能力，特别是在分布外情境下的表现。通过Robusto-1数据集，发现人类与视觉语言模型在认知层面上的一致性与差异性与提问类型密切相关。

本研究提出ImplexConv数据集，包含2500个示例，旨在解决开放领域对话中的个性化和隐式推理不足问题。引入TaciTree框架，以提升大语言模型在长期对话中的推理能力。