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以数据为中心的人工智能：前景与挑战

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以数据为中心的人工智能：前景与挑战

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• 评估数据和数据维护：与训练数据开发相比，这两项研究较少。它们很重要，需要更多的研究工作。• 跨任务技术：我们如何同时优化 DCAI 中的多个任务？• 数据模型协同设计：我们能否通过迭代设计数据和模型来实现更好的性能？• 数据偏差：我们如何消除数据中的偏差？• 数据基准：我们如何开发数据基准来对数据质量进行基准测试？现有的基准仅关注特定的 DCAI 任务，而不是整个 DCAI。

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