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  1. deepmind.google

    Dec 17, 2024All examples are divided into a "public" set (860) and a "private" (859) held out set. We are releasing the public set today so anyone can use it to evaluate an LLM. Of course, we know that issues of benchmark contamination and leaderboard hacking are important to protect against, so following standard industry practice, we are keeping the private evaluation set held out.
  2. techapple.com

    Dec 23, 2024Google 近期發布了一項重要的研究成果,推出名為「FACTS Grounding」的評測系統,專門用來評估大型語言模型在回應長篇內容時的事實準確度。這項研究由 Google DeepMind、Google Research、Google Cloud 以及 Kaggle 共同合作完成,為 AI 模型的事實核查能力建立了新的標準。
  3. Today在人工智慧快速發展的當下,大型語言模型(LLMs)的幻覺問題(Hallucination)一直是企業採用 AI 技術時的重要顧慮。Google DeepMind 最新推出的 FACTS Grounding 基準測試,為評估 AI 系統的事實準確度提供了新的衡量標準。 重點測試 LLM 幻覺問題 Go...
  4. technow.com.hk

    Google 近期發布了一項重要的研究成果,推出名為「FACTS Grounding」的評測系統,專門用來評估大型語言模型在回應長篇內容時的事實準確度。這項研究由 Google DeepMind、Google Research、Google Cloud 以及 Kaggle 共同合作完成,為 AI 模型的事實核查能力建立了新的標準。
  5. ai.google.dev

    通过利用 Google 的 Gemini API,我的应用可以从文本中提取关键事实、生成相关问题,并与外部来源交叉验证这些事实的有效性。 具体运作方式如下: 文本输入和事实提取:用户输入文本,应用使用 Gemini API 识别和提取关键事实陈述。
  6. ai.google.dev

    Google AI Studio 自定义 Gemma 开放模型 Gemma 开放模型 使用 Keras 实现多框架 在 Colab 中微调 在设备上运行 Google AI 边缘 Android 版 Gemini Nano Chrome 内置 Web API 以负责任的方式构建 Responsible GenAI 工具包 安全的 AI 框架 Android Studio ...
  7. srtechmedia.com

    Apr 1, 2024Google近日聯手史丹佛大學推出一款基於大語言模型的工具 SAFE,在對 100 個有爭議的事實進行的重點分析中,SAFE 的判定在進一步審查下正確率達到 76%;與此同時,該框架還具備經濟性優勢,就是其成本比人工注釋便宜 20 多倍。 Google Deepmind、史丹佛大學研究人員 ...
  8. Sep 19, 2024未來展望: 這項研究表明,ai的未來發展可能不再侷限於「越大越好」的範式。相反,通過優化計算資源的使用方式,我們可以創造出更高效、更 ...
  9. Google AI has a rigorous review process in place to ensure that all AI research and applications are developed responsibly. The process includes input from experts in ethics, privacy, security, and other domains. ... Current news and stories from Google. Research. AI publications, tools, and datasets. FEATURED CONTENT. Our largest and most ...

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