数据标注的多少直接影响投入成本/，如何有效减少数据标注量十分重要，实验结果显示，即使是使用少量标注数据的情况下，ATM框架依然能够学习到鲁棒的策略。
从地理位置上来看/，位列前三的国家依次为美国、中国和德国；从研究领域来看，主要聚焦在视觉与图形、单视图 3D 重建以及图像与视频合成等；从产业界来看，有三家机构入选，分别是 NAVER Cloud AI、Google Research 以及 NVIDIA；从学术界来看，高校依旧是研究的主要推动力，其中，国内入选的高校有北京大学、上海交通大学、中山大学和深圳大学。
IT之家 6 月 20 日消息，苹果公司进一步补充现有的公开模型和研究论文，在开源人工智能知识库 Hugging Face上传了 20 个新的核心机器学习模型。
5号线的场景设计紧密围绕运营需求和自身技术特点，通过调研类似城市轨道交通线路建设及运营的经验，并结合无锡地铁现状，在基本运营场景的基础上，按正常场景、故障场景、应急场景3 大类进行拓展衍生设计，随项目执行进展不断完善、验证并修订，最终形成稳定可靠的版本，供后续线路建设参考。整体研究思路（图2）如下：
首先，除了GlobalLR、Perlayer-fullalign两种设置外，还需要加上Perlayer-noalign设置。
这是一次重大更新，苹果已在其 Hugging Face 的 repo 中上传了大量模型，这些模型采用其 Core ML 框架，主要针对文本和图像（图像分类或深度分割等）。
而ATM框架能实现如此巨大提升的根源，在于其独特的核心优势：
就像专职调查学术不端的专家 Elisabeth M Bik 说的：「有图像操作结果就是不可靠的。尽管 20 年后能重复和重现实验，对于领域而言是好事，但这并不能消除对 2006 年论文中数据的担忧。」[6]
在人工智能领域，前沿科研成果迭代极快，课堂上讲授的内容常常跟不上现实中科研的进展。因此创新的潜力往往在于年轻人，而学校要培养的，是学生自主学习的方法与钻研的态度。CVPR2024最佳学生论文奖获得文章的第一作者，信息学院2021届硕士生余泽浩表示：“学习《随机过程》这门课时，邵子瑜教授对教学参考材料的选择和使用十分严谨，他对采用的内容进行验证和校正，而不是简单的复制，给我留下很深刻的印象。”