在大語(yǔ)言模型 (LLM) 蓬勃發(fā)展的時(shí)代，諸如大規(guī)模多任務(wù)語(yǔ)言理解 (MMLU) 之類(lèi)的基準(zhǔn)測(cè)試，在推動(dòng) AI 于不同領(lǐng)域的語(yǔ)言理解與推理能力邁向極限方面，發(fā)揮著至關(guān)重要的關(guān)鍵作用。

然而，伴隨模型的持續(xù)改進(jìn)與優(yōu)化，LLM 在這些基準(zhǔn)測(cè)試中的表現(xiàn)已經(jīng)逐步趨于穩(wěn)定，這使得區(qū)分不同模型能力的差異變得越來(lái)越困難。

為了更好地評(píng)估 LLM 的能力，滑鐵盧大學(xué)、多倫多大學(xué)和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員聯(lián)合發(fā)布了 MMLU-Pro 數(shù)據(jù)集，整合了來(lái)自多個(gè)來(lái)源的問(wèn)題，包括原始 MMLU 數(shù)據(jù)集、 STEM 網(wǎng)站、 TheoremQA 和 SciBench 等。該數(shù)據(jù)集現(xiàn)已在 hyper.ai 提供下載，下拉文章獲取鏈接~

9 月 9 日-9 月 14 日，hyper.ai 官網(wǎng)更新速覽：

• 優(yōu)質(zhì)公共數(shù)據(jù)集：10 個(gè)

• 優(yōu)質(zhì)教程精選：3 個(gè)

• 社區(qū)文章精選：4 篇

• 熱門(mén)百科詞條：5 條

• 9 月截稿頂會(huì)：3 個(gè)

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公共數(shù)據(jù)集精選

1. MMLU-Pro 大規(guī)模多任務(wù)理解數(shù)據(jù)集

MMLU-Pro 數(shù)據(jù)集是一個(gè)更強(qiáng)大且更具挑戰(zhàn)性的大規(guī)模多任務(wù)理解數(shù)據(jù)集，旨在更嚴(yán)格地對(duì)大型語(yǔ)言模型的功能進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。該數(shù)據(jù)集包含 12K 個(gè)跨學(xué)科的復(fù)雜問(wèn)題。

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2. DeepGlobe18 道路提取數(shù)據(jù)集

道路挑戰(zhàn)賽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含 6,226 張 RGB 衛(wèi)星圖像，尺寸為 1024×1024 。圖像分辨率為 50 厘米像素，由 DigitalGlobe 的衛(wèi)星收集。

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3. OpenForensics 人臉偽造檢測(cè)數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)集由 115K 張野外圖像和 334K 張人臉組成，所有圖像都有豐富的面部注釋，包括偽造類(lèi)別、 邊界框 、分割掩碼、偽造邊界和一般面部地標(biāo)，包含各種背景和多個(gè)不同年齡、性別、姿勢(shì)、位置和面部遮擋的人。

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4. DeepfakeTIMIT 深度偽造檢測(cè)數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)集包含了使用 開(kāi)源 的基于 生成 對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) 的方法交換面孔的視頻。這些視頻基于原始的自動(dòng)編碼器基礎(chǔ)的 Deepfake 算法 創(chuàng)建。

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5. SESYD 合成文檔數(shù)據(jù)庫(kù)

該數(shù)據(jù)集包含了具有基準(zhǔn)真實(shí)信息的文檔圖像, 由 11 個(gè)集合組成，包含 284k 圖像、 190k 符號(hào)和 284k 字符，主要針對(duì)文檔圖像分析領(lǐng)域的 2 個(gè)主要研究問(wèn)題：(1) 在線繪圖圖像（如平面圖和電路圖）中的象征識(shí)別和定位；(2) 地理地圖中字符的分割和識(shí)別。

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6. LAV-DF 多模態(tài) DeepFake 音頻視覺(jué)數(shù)據(jù)集

LAV-DF 是一個(gè)多模態(tài)（視頻篡改和音頻篡改）數(shù)據(jù)集，源自 VoxCeleb2 數(shù)據(jù)集，包含 136,304 段視頻，其中 36,431 段真實(shí)視頻，99,873 段偽造視頻。

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7. Vibrent Clothes Rental Dataset 服裝租賃數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)集包含 64k 筆交易、 2.2k 名匿名用戶(hù)的租賃歷史記錄和 15.8k 套獨(dú)特的服裝，其中每件實(shí)物的屬性和租賃歷史都有細(xì)致的信息記錄。所有服裝都列為單件商品或其相應(yīng)的商品組，指的是單件商品之間的共享設(shè)計(jì)，每件服裝都附有一組描述其某些屬性的 標(biāo)簽 。

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8. FFIW10K 人臉偽造數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)包括從 Youtube 收集的 10k 個(gè)高質(zhì)量偽造視頻，平均每幀有三個(gè)人臉，每個(gè)視頻都包含真實(shí)人臉和偽造人臉，更加接近現(xiàn)實(shí)復(fù)雜場(chǎng)景。操縱過(guò)程是全自動(dòng)的，由領(lǐng)域?qū)官|(zhì)量評(píng)估網(wǎng)絡(luò)控制，使數(shù)據(jù)集具有高度可擴(kuò)展性和低人力成本。

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9. ForgeryNet 人臉偽造數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)集包含了 290 萬(wàn)張圖像和 221,247 個(gè)視頻，涵蓋了來(lái)自全球的 7 種圖像層面和 8 種視頻層面的偽造操作方法。這個(gè)數(shù)據(jù)集為研究者提供了豐富的資源，以支持圖像和視頻層面的 4 種任務(wù)：圖像偽造分類(lèi)、空間偽造定位、視頻偽造分類(lèi)和時(shí)間偽造定位。

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10. EEG Eve State Dataset 眼部狀態(tài)腦電圖數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)集包含了 EEG 測(cè)量的實(shí)例，其輸出是眼睛是睜開(kāi)還是閉合的狀態(tài)。數(shù)據(jù)集中的值按時(shí)間順序排列，其中 0 表示眼睛睜開(kāi)狀態(tài)，1 表示眼睛閉合狀態(tài)。數(shù)據(jù)集包含 14 個(gè) EEG 測(cè)量值，分別標(biāo)記為 AF3, F7, F3, FC5, T7, P, O1, O2, P8, T8, FC6, F4, F8, AF4 。

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公共教程精選

1. 一鍵部署 DeepSeek-Prover-V1.5

該模型是 DeepSeek 于 2024 年開(kāi)源的數(shù)學(xué)定理證明模型，研究團(tuán)隊(duì)在 Lean 4 中引入了該模型，模型通過(guò)自我迭代和 Lean 證明器監(jiān)督，構(gòu)建了一個(gè)「圍棋」式的學(xué)習(xí)環(huán)境。該教程是對(duì)模型進(jìn)行一鍵部署 Demo 的分步使用。

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2. LLaVA OneVision 多模態(tài)全能視覺(jué)模型 Demo

該模型能夠處理圖像、文本、圖像文本交錯(cuò)輸入和視頻，是首個(gè)能夠同時(shí)突破開(kāi)放多模態(tài)模型在這三個(gè)重要 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 場(chǎng)景性能瓶頸的單模型。進(jìn)入官網(wǎng)克隆并啟動(dòng)容器，直接復(fù)制 API 地址，即可對(duì)模型進(jìn)行推理體驗(yàn)。

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3. 在線教程｜大人，文生圖的時(shí)代又變了！SD 核心成員自立門(mén)戶(hù)，首個(gè)模型 FLUX.1 硬剛 SD 3 和 Midjourney

文生圖模型的競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈！前 Stable Diffusion 核心成員自立門(mén)戶(hù)，發(fā)布了文生圖模型 FLUX，從商業(yè)用途到開(kāi)源個(gè)人使用，全面覆蓋。生成效果非常接近真人實(shí)拍，人物細(xì)節(jié)表現(xiàn)十分逼真。目前 hyper.ai 已上線「FLUX ComfyUI（含黑神話悟空 LoRA 訓(xùn)練版）」，點(diǎn)擊以下鏈接即可根據(jù)教程部署。

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社區(qū)文章精選

1. 數(shù)據(jù)集匯總｜DeepFake 亂象叢生，用魔法打敗魔法！高質(zhì)量數(shù)據(jù)集助力偽造監(jiān)測(cè)技術(shù)發(fā)展

對(duì)于人臉識(shí)別、 DeepFake 亂象，亟需升級(jí)人臉識(shí)別和偽造檢測(cè)技術(shù)，以精確判斷被篡改的圖像和視頻。 HyperAI 超神經(jīng)為大家匯總了常用的 11 個(gè)人臉識(shí)別、 DeepFake 數(shù)據(jù)集，點(diǎn)擊一鍵下載。

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2. Apple Intelligence 深夜炸場(chǎng)！蘋(píng)果發(fā)布 4 顆自研芯片，iPhone/iWatch/AirPods 大升級(jí)

在 9 月 10 日的秋季新品發(fā)布會(huì)上，蘋(píng)果推出 iPhone 16 、 AirPods 4 、 Apple Watch Series 10 等新品，基于自研芯片，在性能上實(shí)現(xiàn)了重大飛躍，同時(shí)全面融入 Apple Intelligence，為用戶(hù)帶來(lái)前所未有的 智能體 驗(yàn)。本文是對(duì) Apple 秋季新品發(fā)布會(huì)的全面報(bào)道。

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3. 靈敏度提高 56%，港中文/復(fù)旦/耶魯?shù)嚷?lián)袂提出全新蛋白質(zhì)同源物檢測(cè)方法

在對(duì)蛋白質(zhì)的識(shí)別過(guò)程中，蛋白質(zhì)序列的同源性鑒定是其中一項(xiàng)至關(guān)重要的任務(wù)。為解決蛋白質(zhì)遠(yuǎn)同源性研究的痛點(diǎn)，基于蛋白質(zhì)語(yǔ)言模型和密集檢索技術(shù)，香港中文大學(xué)李煜，聯(lián)合復(fù)旦大學(xué)智能復(fù)雜體系實(shí)驗(yàn)室、上海 人工智能 實(shí)驗(yàn)室青年研究員孫思琦、耶魯大學(xué) Mark Gerstein 提出了一種超快速、高靈敏度的同源物檢測(cè)框架——密集同源物檢索器。本文是對(duì)研究論文的詳細(xì)解讀與分享。

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4. 基于 2,500 平方公里實(shí)景數(shù)據(jù)，北師大團(tuán)隊(duì)提出 StarFusion 模型，實(shí)現(xiàn)高空間分辨率圖像預(yù)測(cè)

北京師范大學(xué)地表過(guò)程與資源生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室陳晉團(tuán)隊(duì)，提出了一種雙流時(shí)空解耦融合架構(gòu)模型 StarFusion，該模型能夠克服大多數(shù)現(xiàn)有 深度學(xué)習(xí) 算法需要 HSR 時(shí)間序列圖像進(jìn)行訓(xùn)練的問(wèn)題，充分實(shí)現(xiàn)高空間分辨率圖像的預(yù)測(cè)。本文是對(duì)研究論文的詳細(xì)解讀與分享。

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熱門(mén)百科詞條精選

1. Sigmoid 函數(shù)
2. 配對(duì) t 檢驗(yàn) Paired t-Test
3. 對(duì)比學(xué)習(xí) Contrastive Learning
4. 半 監(jiān)督學(xué)習(xí) Semi-Supervised Learning
5. 數(shù)據(jù)增強(qiáng) Data Augmentation

這里匯編了數(shù)百條 AI 相關(guān)詞條，讓你在這里讀懂「人工智能」：

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關(guān)于 HyperAI 超神經(jīng) (hyper.ai)

HyperAI 超神經(jīng) (hyper.ai) 是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的人工智能及高性能計(jì)算社區(qū)， 致力于成為國(guó)內(nèi) 數(shù)據(jù)科學(xué) 領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施，為國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)者提供豐富、優(yōu)質(zhì)的公共資源，截至目前已經(jīng)：

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