Beyond Benchmarks: Why AI Evaluation Needs a Reality Check
，如果您如今一直关注AI，您可能已经看到头条新闻，报告了AI模型实现基准记录的突破性成就。从ImageNet图像识别任务到在翻译和医学图像诊断方面的超人分数，长期以来，基准一直是测量AI性能的金标准。但是，像这些数字一样令人印象深刻[…]超越基准的帖子：为什么AI评估需要现实检查首先出现在unite.ai上。
Contextualization of ASR with LLM Using Phonetic Retrieval-Based Augmentation
大型语言模型 (LLM) 已展现出对包括音频和文本在内的多模态信号进行建模的卓越能力，允许模型根据语音输入生成口头或文本响应。然而，当输入模态为语音时，识别个人命名实体（例如电话簿中的联系人）对模型来说仍然是一个挑战。在这项工作中，我们从语音识别任务开始，并提出了一种基于检索的解决方案来将 LLM 情境化：我们首先让 LLM 在没有任何上下文的情况下检测语音中的命名实体，然后使用此命名实体作为查询来检索……
What do you mean, 'Back to basics'?
去年 9 月，马克·A·威尔士三世将军在担任空军参谋长的首次讲话中提倡空军回归基本面。他指出，空军的任务并没有随着时间的推移而改变，而是我们识别任务的术语发生了变化。
