基準測試（Benchmark）對於人工智慧發展至關重要，因為其提供了量化結果，比較不同模型的效能，使得研究人員得以掌握研究的方向，而現在知名人工智慧研究機構艾倫研究所（AI2）發表了更加強健的電腦視覺基準測試，能夠以7項任務，全面評估電腦視覺模型的能力。
官方提到，當測試分布與訓練分布相似時，電腦視覺模型很擅長作出預測，但是這類模型未能如同生物視覺一樣，無法從多個來源學習之後，獲得解決新資料源和新任務的能力。因此為了促進通用視覺系統的開發和評估，AI2發布了GRIT（General Robust Image Task）基準測試。
GRIT涵蓋各種圖像預測任務、概念和資料來源，可有效評估視覺系統的效能、強健性和校凖。GRIT中總共有7項任務，能夠評估模型一系列視覺技能，包括物件分類、物件定位、參考表達基礎、視覺問答、分割、人體關鍵點偵測和表面法向量估算。
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GRIT可用於3個研究方向，通用視覺模型、強健專業模型以及高效學習。GRIT有助於評估具有一系列廣泛技能的通用視覺模型，同時GRIT也簡化並統一了錯誤資訊的量化、校準和泛化，使研究人員更容易發現錯誤，藉此讓模型更加強健。
另外，GRIT基準測試包含了受限制與不受限制的類別，受限制的測試中，GRIT將訓練資料限制在一組特定但豐富的資料源中，使模型研究聚焦在更科學和有意義的比較上，官方提到，這樣的限制是為了鼓勵研究人員開發有效的學習方法，而不是專注在當前追求大量訓練資料的大型模型所主導的範式。當然，不受限制的類別，在訓練資料方面則提供更大的靈活性，來測試經大量資料和訓練的模型。
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注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型，最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中，利用螺桿混鍊，然後注入模，在模腔中冷卻並固化成型。
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Orignal From: 知名AI研究機構AI2發布通用電腦視覺模型基準測試GRIT
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