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Google Kaggle 举办 AI 国际象棋锦标赛,评估领先模型的推理能力

OpenAI 的 o3 和 04-mini、Google LLC 的 Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash、Anthropic 的 Claude Opus 4 以及 xAI Corp. 的 Grok 4 等全球性能最强的人工智能模型将在棋盘上展开正面交锋。 这场为期三天的人工智能象棋对决是Google数据科学社区 Kaggle即将在新开发的 Game Arena 举办的一系列锦标赛的首场。在那里,模型将在一系列旨在评估其思维和推理能力的战略游戏中相互竞争。 Google DeepMind 和 Kaggle 将与 Chess.com、国际象棋应用程序 Take Take Take 以及传奇国际象棋直播主播 Levy Rozman 和 Hikaru Nakamura 合作举办此次比赛,首场模拟比赛将于明天开始。 KaggleGame Arena是一个全新的 AI 基准测试平台,旨在测试大型语言模型在围棋和狼人杀等一系列战略游戏中的竞争力。首先登场的是 AI 国际象棋表演赛,该表演赛将于 8 月 5 日至 7 日举行,模拟比赛将在 Kaggle.com 上进行直...

警惕 AI 数据投毒,0.01% 虚假训练文本可致有害内容增加 11.2%

国家安全部发布安全提示文章指出,当前,人工智能已深度融入经济社会发展的方方面面,在深刻改变人类生产生活方式的同时,也成为关乎高质量发展和高水平安全的关键领域。 然而,人工智能的训练数据存在良莠不齐的问题,其中不乏虚假信息、虚构内容和偏见性观点,造成数据源污染,给人工智能安全带来新的挑战。 人工智能的三大核心要素是算法、算力和数据,其中数据是训练AI模型的基础要素,也是AI应用的核心资源。 提供AI模型的原料。海量数据为AI模型提供了充足的训练素材,使其得以学习数据的内在规律和模式,实现语义理解、智能决策和内容生成。同时,数据也驱动人工智能不断优化性能和精度,实现模型的迭代升级,以适应新需求。 影响AI模型的性能。AI模型对数据的数量、质量及多样性要求极高。充足的数据量是充分训练大规模模型的前提;高准确性、完整性和一致性的数据能有效避免误导模型;覆盖多个领域的多样化数据,则能提升模型应对实际复杂场景的能力。 促进AI模型的应用。数据资源的日益丰富,加速了“人工智能+”行动的落地,有力促进了人工智能与经济社会各领域的深度融合。这不仅培育和发展了新质生产力,更推动我国科技跨越式发展、产业优化...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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