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以数据为中心的人工智能 (DCAI) 及其影响的回顾
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以数据为中心的人工智能：前景与挑战
• 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。
以数据为中心的人工智能：前景与挑战
近来，数据在构建 AI 系统中的作用因新兴的以数据为中心的 AI (DCAI) 概念而显著放大，该概念主张从模型改进转向确保数据质量和可靠性。尽管我们的社区一直在不同方面投入精力来增强数据，但它们通常是针对特定任务的孤立举措。为了促进社区的集体倡议并推动 DCAI，我们绘制了一幅大图景，并将三个一般任务结合在一起：训练数据开发、推理数据开发和数据维护。我们对代表性 DCAI 任务进行了顶层讨论并分享了观点。最后，我们列出了开放的挑战。更多资源汇总在 https://github.com/daochenzha/data-centric-AI
以人为本的设计如何塑造以数据为中心的人工智能？
随着机器学习架构的稳定，方法论转向以数据为中心的人工智能 (DCAI) — 设计训练数据特征，同时保持模型不变以实现所需的行为和性能。我们认为，这种转变是实现以人为本的人工智能的一条有希望的道路。根据与行业从业者的定性调查（访谈和实验室内共同设计研究），我们发现当前的人工智能开发实践中没有重视数据，并且针对工程任务而不是最终用户进行了优化。从我们的研究中获得的见解表明，HCI 从业者利用成熟的用户研究和设计技术来围绕人类需求进行人工智能开发。以设计探针形式提供的最终用户数据是 HCI 和 AI 从业者在系统设计上进行协作的通用语言。
8-K 表格 - 投资者关系 :: 英特尔公司 (INTC)
我们的内部代工模式是我们战略的关键组成部分，旨在重塑我们的运营动态，提高透明度、问责制，并专注于成本和效率。我们之前还宣布，我们打算将英特尔旗下的 Altera（以前是英特尔的可编程解决方案集团）作为独立业务运营，并从 2024 年第一季度开始进行分部报告。Altera 之前被纳入我们的 DCAI 分部业绩。由于这些变化，我们在 2024 年第一季度修改了分部报告，以适应这一新的运营模式。所有前期分部数据均已进行追溯调整，以反映我们的首席运营决策者 (CODM) 内部接收信息以及从 2024 财年开始管理和监控我们运营分部绩效的方式。我们还在下面就 2023 年与 2022 年相比的运营分部和运营业绩提供了额外的讨论。英特尔 2023 年、2022 年和 2021 年或任何其他期间的合并财务报表均未发生变化。