Hugging Face Daily Papers
92

Nghiên cứu

EdgeBench: Giải mã quy luật mở rộng khi AI học hỏi từ môi trường thực tế

(giờ Việt Nam)

Tóm tắt AI

Nghiên cứu giới thiệu EdgeBench với 134 tác vụ thực tế, chứng minh hiệu suất học tập của AI tuân theo quy luật log-sigmoid với độ chính xác cực cao và tốc độ học tăng gấp đôi mỗi ba tháng.

Bản dịch AI

Khoa học Máy tính > Tính toán và Ngôn ngữ

arXiv:2607.05155 (cs)

Tác giả: Deyao Zhu, Xin Zhou, Shengling Qin, Xuekai Zhu, Hangliang Ding, Shu Zhong, Zixin Wen, Zhonglin Xie, Chenhui Gou, Linxuan Ren, Yueyang Wang, Junfeng Zhong, Rui Liu, Tian Gao, Yangguang Lin, Jingyuan Zhang, Maojia Song, Xuan Qi, Jinhong Wu, Chenyang Zhang, Yinzhu Piao, Ziru Niu, Hongbin Lin, Lingxiang Meng, Peng Tang, Chengyao Tang, Shanyu Wu, Huanyu Zheng, Yu Liu, Liya Zhu, He Wang, Ming Ding, Ziyu Wan, Hao Liu, Sibo Wang, Haotian Zhu, Xintian Zhang, Nan Chai, Yipeng Liu, Panhao Lai, Sihang Yuan, Zixin Su, Ge Zhang, Wangchunshu Zhou, Yantao Du, Wenhao Huang, Guang Shi

Xem PDF HTML (thử nghiệm)

DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký)

Lịch sử gửi bài

Từ: Xuekai Zhu [xem email] [v1] Thứ Hai, 6 tháng 7 năm 2026 14:39:22 UTC (6.128 KB)

Ngữ cảnh duyệt hiện tại:

cs.CL

Chuyển sang duyệt theo:

Đánh dấu trang

Công cụ Thư mục

Công cụ Thư mục và Trích dẫn

Bật/Tắt Trình khám phá Thư mục

Bật/Tắt Connected Papers

Bật/Tắt Litmaps

Bật/Tắt scite.ai

Mã nguồn, Dữ liệu, Phương tiện

Mã nguồn, Dữ liệu và Phương tiện liên quan đến bài báo này

Bật/Tắt alphaXiv

Bật/Tắt Liên kết đến Mã nguồn

Bật/Tắt DagsHub

Bật/Tắt GotitPub

Bật/Tắt Huggingface

Bật/Tắt ScienceCast

Bản demo

Bản demo

Bật/Tắt Replicate

Bật/Tắt Spaces

Bật/Tắt Spaces

Các bài báo liên quan

Công cụ gợi ý và tìm kiếm

Liên kết đến Influence Flower

Bật/Tắt công cụ gợi ý cốt lõi

Về arXivLabs

arXivLabs: các dự án thử nghiệm với sự cộng tác của cộng đồng

arXivLabs là một khuôn khổ cho phép các cộng tác viên phát triển và chia sẻ các tính năng mới của arXiv trực tiếp trên trang web của chúng tôi.

Cả cá nhân và tổ chức làm việc với arXivLabs đều đã đón nhận và chấp nhận các giá trị của chúng tôi về sự cởi mở, cộng đồng, sự xuất sắc và quyền riêng tư dữ liệu người dùng. arXiv cam kết tuân thủ các giá trị này và chỉ làm việc với các đối tác tuân thủ chúng.

Bạn có ý tưởng cho một dự án sẽ mang lại giá trị cho cộng đồng arXiv? Tìm hiểu thêm về arXivLabs.

AIHọc máyEdgeBenchNghiên cứu AIScaling Laws
Đọc bài gốc

Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ Hugging Face Daily Papers. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.