近年来，随着人工智能的快速发展，我们对数据集的需求越来越多，一方面，数据集可以帮助我们做练习实践，另一方面，这些数据集同样也能帮助更多研究机构进行更深入的数据挖掘。对于人工智能领域的同学来说，数据集是实验的必要条件，当我们准备跑算法的时候，首先要解决的问题就是数据集。由于我们大多数人是没有自己的数据集的，所以公共数据集就成了最好的选择，但如何搜索、找到适合的数据集？仍然是困扰很多人的问题。这次我就

据相关数据显示，中国人工智能人才缺口达30万人

还记得麻省理工提出的脑启发AI系统吗？灵感来自线虫大脑中的神经计算，通过使用19个节点的，实现自动驾驶控制，比常规神经网络方法减少了数万倍神经元，成功登上Nature子刊！这种液态神经网络具有高度的灵活性和适应性，能够在运行时持续适应新的输入数据，因此在很多实际应用场景中都表现出色，比传统神经网络效率更高，性能更强。为帮助大家理解这个前沿方向，我这次分享，最新和经典的都有，开源代码已附，另外还整理

大模型可以处理不同类型的时间序列数据，例如文本、图像、音频等，也可以适应不同的时间序列数据的变化和异常情况，有助于提高时间序列预测的准确性和稳定性。另外，大模型还可以通过文本形式提供解释性的时间序列预测结果，从而帮助我们更好地理解时间序列数据的模式和趋势。为了方便想发论文的同学，我今天就来分享该领域的，这些文章主要涉及论文原文及模型代码都整理好了，需要的同学看文末。

（MultiModal Machine Learning, MMML）是一种机器学习方法，它旨在解决复杂任务，如多模态情感分析、跨语言图像搜索等，这些任务需要同时考虑多种模态的数据并从中提取有用的信息。得益于各种语言、视觉、视频、音频等大模型的性能不断提升，多模态机器学习也逐渐兴起，它可以帮助人工智能更全面、深入地理解周围环境，提高模型的泛化能力和鲁棒性，同时还可以促进各学科之间的交流和融合。

视觉领域的同学应该有所体会，获取大量标注数据是一件成本非常高的事。为了应对这个问题，研究者们通过借助无标注数据、图文数据或者多模态数据等，采用对比学习、掩码重建等学习方式预训练得到视觉基础模型，用于适应各种下游任务，比如物体检测、语义分割等。在过去一年中，由于LLM、多模态等领域的快速发展，更多新兴的计算机视觉基础模型被提出。到目前为止，已发布的计算机视觉基础模型数目已经相当可观，对于视觉领域的同

在高度城市化地区实施先进智能交通系统的挑战之一是全球导航卫星系统（GNSS）接收机定位精度不足。多径Multipath和非视线（NLOS）效应严重恶化了GNSS定位性能。本文旨在通过有监督机器学习训练分类器，将GNSS伪距测量分为三类：clean, multipath and NLOS。从全球导航卫星系统原始数据中获得或计算出的若干特征进行了评估。本文还提出了一种新的特征来表示伪距测量值和多普勒频

大模型推理技术的发展帮我们解决了许多的难题，但如今的大模型在复杂推理上的表现仍然欠佳，为了突破这一瓶颈，研究者们提出了许多创新性的方法。我整理了其中一部分个人认为很值得学习的论文来和大家分享，涵盖多模态推理、逻辑推理、数学推理三个细分方向，帮助同学们快速了解这一领域的最新研究进展。目前共有14篇，篇幅原因只做简单介绍，需要论文及源代码的同学看文末。

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具有强大的表达能力和复杂性，可以处理各种自然语言任务，包括文本分类、问答、对话等。这些模型通常基于深度学习架构，如Transformer，并使用预训练目标（如语言建模）进行训练。在对大量代码数据的学习和训练过程中，代码大模型能够提升代码编写的效率和质量，辅助代码理解和决策，在代码生成、代码补全、代码解释、代码纠错以及单元测试等任务中都表现出十分出色的能力。为了帮大家深入掌握代码大模型的发展历程和挑