AI表现越差，获得奖金越高？纽约大学博士拿出百万重金，悬赏让大模型表现差劲的任务
一个名叫Inverse Scaling Prize（反规模效应奖）的比赛在推特上引发热议。是希望能找到哪些任务会让大模型表现出反规模效应，从而找出当下大模型预训练中存在的一些问题。大型语言模型并非没有缺陷，语言模型会变得更好（就测试损失和下游性能而言）：随着语言模型的测试损失的提高，本次比赛旨在寻找更多的反规模效应任务，分析哪些类型的任务容易表现出反规模效应。
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NeurIPS 2022 | 细胞图像分割竞赛正式启动！
目前已有的数据集和算法主要侧重于单一或者少量的细胞类型。主办方在人工智能顶会NeurISP 2022上设立了该多模态显微镜图像细胞分割竞赛。比赛目的是聚集社区的力量开发出通用的显微镜图像细胞分割模型，因此不会提供每张图像具体的显微镜类型等元信息（meta data），只提供图像和对应的标签供参赛者开发模型。同时主办方也鼓励参赛者利用无标住的图像和公开的数据集来提升网络的泛化性能。
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7次KDD Cup&Kaggle冠军的经验分享：从多领域优化到AutoML框架
围绕多领域建模优化、AutoML技术框架以及面对新问题如何分析建模等三个方面进行了介绍。希望能够帮更多同学了解比赛中通用的高效建模方法与问题理解思路。2 多领域建模优化：2.1 推荐系统问题2.3 自动化机器学习问题3 AutoML技术框架自动化框架概述3.3 自动化模型优化3.4 AutoML框架近期实战4 通用建模方法与理解4.1 建模框架与方法4.2 同工业界方法联系
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报名 | 2022中国高校计算机大赛——微信大数据挑战赛即将开启
本次大赛是以企业真实场景和实际脱敏数据为基础、面向全球开放的高端算法竞赛。赛制说明本次大赛分为报名&，其中初赛阶段由参赛队伍下载数据在本地进行算法设计和调试；复赛阶段要求参赛队伍在大赛官网平台上进行数据处理、算法调试和生成结果，决赛要求参赛者进行现场演示和答辩;– 6月21日）参赛选手须在大赛官网或小程序”2.初赛（5月20日 – 6月22日）参赛队伍可从大赛官方网站下载数据。
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CCF BDCI大赛急速报名，OneFlow四大训练赛题等你来战
使用视觉传感器对人和车目标进行检测并规避障碍物，此挑战旨在使用OneFlow框架对真实场景下行车记录仪采集的图片进行人和车2D目标检测，目标检测在自动驾驶等方面有着广泛的应用前景。需要对交通标志（如限速标志等）进行识别以采取不同的驾驶策略。此赛题旨在使用Oneflow框架识别图像中显示的交通标志的类型。比赛数据集中包含6358张真实场景下行车记录仪采集的图片:对测试集中的交通标志进行分类识别。
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一场关于AI未来的攻防较量，你敢来挑战吗？
作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能在垂直行业融合应用日趋广泛和持续深化。但人工智能技术是一把“双刃剑”，在推动数字经济社会创新发展的同时，也正能引发“人脸泄露”、“自动驾驶交通事故”等一系列新型安全挑战。为加快构建人工智能安全创新环境，7月13日，以“共筑AI安全 安享智能未来”为主题的AISC首届人工智能安全大赛正式启动。
大赛聚焦“新基建”时代人工智能产业发展所面临的安全挑战...
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