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稀有類別是否應合併為「其他」類別？

Reddit 上的一場討論探討了在多類別分類中，將樣本不足的類別合併為統一「其他」類別所帶來的風險。討論質疑異質標籤是否會扭曲決策邊界，以及是否應改用分佈外偵測，或直接將稀有類別排除於訓練之外。

研究人員使用 Psych-101 訓練了 14 個模型，參數規模從 1.35 億至 140 億，資料集包含來自 160 項實驗的 1,070 萬筆選擇。模型在分布內任務中僅需 0.6B–1B 參數即可匹敵 70B 基準模型，但在新任務結構上的泛化能力則明顯受益於更大規模。

GDS Holdings 顯示，AI 相關資料中心訂單的增長速度快於已確認收入。這項趨勢反映需求強勁，但基礎設施擴建週期也使獲利延後。

隨著 AI 工作負載提高對系統資源的需求，Microsoft 正重新最佳化 8GB 以上裝置的 Windows 記憶體使用。文章認為，舊版相容性、整合服務、WebView2 與分散的資源管理，正壓縮本地模型和 AI Agent 可用的記憶體空間。

量子位報導星海圖與產業夥伴共同討論具身智能從模型走向生產力的路徑。文章強調透過產業協作，推動具身智能真正落地到多個行業。

OpenAI 表示 Codex 活躍使用者已突破 2,000 萬，第三方追蹤數據則顯示其近期增速超越 Claude Code。Claude Code 目前規模仍較大且深受開發者採用，但隨著 Anthropic 接近早期市場飽和，其高速成長已經放緩。