多年来，浙江大学周晟老师团队与阿里安全交互内容安全团队持续开展产学研合作。近日，双⽅针对标签噪声下图神经⽹络的联合研究成果《NoisyGL：标签噪声下图神经网络的综合基准》被 NeurIPS Datasets and Benchmarks Track 2024 收录。本次 NeurIPS D&B Track 共收到 1820 篇投稿，录⽤率为 25.3%。论文标题：Noisy...
近日,双⽅针对标签噪声下图神经⽹络的联合研究成果《NoisyGL:标签噪声下图神经网络的综合基准》被 NeurIPS Datasets and Benchmarks Track 2024 收录。本次 NeurIPS D&B Track 共收到 1820 篇投稿,录⽤率为 25.3%。 论文标题:NoisyGL: A Comprehensive Benchmark for Graph Neural Networks under Label Noise ...
目前，论文已被NeurIPS Datasets and Benchmark Track 2024接收。其主要有三个特点：1. TEG-DB datasets提供了涵盖4个领域9个统一格式的TEG数据集，规模从小到大不等，均包含丰富的节点和边的原始文本数据，这些数据集填补了TEGs领域的空白，旨在为相关研究提供重要数据集资源。2. 研究人员开发了TEGs研究的标准化流...
顶级会议NeurIPS组织了一个关于Datasets and BenchmarksTrack,旨在通过大规模数据和评测来促进领域发展。 本次Track基本涵盖了所有领域的算法,包括图算法,计算机视觉CV,自然语言处理NLP,强化学习RL,语音处理,可解释性,架构搜索NAS,时间序列,因果推断等等。 https://openreview.net/group?id=NeurIPS.cc/2021/Track/Datase...
多年来,浙江大学周晟老师团队与阿里安全交互内容安全团队持续开展产学研合作。近日,双⽅针对标签噪声下图神经⽹络的联合研究成果《NoisyGL:标签噪声下图神经网络的综合基准》被 NeurIPS Datasets and Benchmarks Track 2024 收录。本次 NeurIPS D&B Track 共收到 1820 篇投稿,录⽤率为 25.3%。
提交规则: https://neurips.cc/Conferences/2021/CallForDatasetsBenchmarks 参考链接: https://neuripsconf.medium.com/announcing-the-neurips-2021-datasets-and-benchmarks-track-644e27c1e66c —完— 本文系网易新闻•网易号特色内容激励计划签约账号【量子位】原创内容,未经账号授权,禁止随意转载。
论文二:JailbreakBench(Datasets and Benchmarks Track) 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2404.01318 JailbreakBench是全新评估大模型越狱能力的基准。上个月,该数据集在HuggingFace上,被下载了2500次。 而且,多家媒体还使用了这个越狱神器,Gemini 1.5技术报告中也将其用于模型稳健性的评估。
届时提交的论文和数据集将通过OpenReview进行审查,以促进更多的公众讨论,而最受欢迎的提交也将在2021年的首届研讨会上公布。 参考链接: https://twitter.com/joavanschoren/status/1379909326748454926 https://neuripsconf.medium.com/announcing-the-neurips-2021-datasets-and-benchmarks-track-644e27c1e66c...
论文题目：VERIFIED: A Video Corpus Moment Retrieval Benchmark for Fine-Grained Video Understanding (NeurIPS 2024 Track on Datasets and Benchmarks)论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.08593主页链接：https://verified-neurips.github.io/ 一、介绍 视频语料库时刻检索（VCMR）旨在根据文本查询从大量视频...
浙江大学周晟教授团队与阿里安全交互内容安全团队联合研发的《NoisyGL:标签噪声下图神经网络的综合基准库》被NeurIPS的Datasets and Benchmarks Track录用,标志着GNN(图神经网络)研究领域的一次重要突破。该项目不仅填补了现有研究的空白,还首次提供了关于标签噪声下图神经网络的全面基准。