The Forgotten Layers: How Hidden AI Biases Are Lurking in Dataset Annotation Practices
AI 系统依赖于大量精心策划的数据集进行训练和优化。AI 模型的有效性与其训练数据的质量、代表性和完整性密切相关。然而，有一个经常被低估的因素对 AI 结果有深远的影响：数据集注释。如果注释实践不一致或有偏见，则可能会注入 […] 文章《被遗忘的层次：隐藏的 AI 偏见如何潜伏在数据集注释实践中》首先出现在 Unite.AI 上。
The ‘Download More Labels!’ Illusion in AI Research
当前机器学习研究中的一种常见观点是，机器学习本身可用于提高AI数据集注释的质量，尤其是旨在用于视觉模型（VLMS）的图像标题。这种思维方式是由人类注释的高成本驱动的，并且监督注释者的增加负担[…]帖子“下载更多标签！” AI研究中的幻觉首先出现在Unite.ai上。
