数据与数据集 产品

CIFAR-10 是一个用于图像分类研究的小图数据集：6 万张 32×32 彩色图像分属 10 个互斥类别，5 万张训练、1 万张测试，由 Krizhevsky、Nair 和 Hinton 整理。

一个众包的模型评测平台：用户对两个匿名模型的回答投票，结果汇总成 Elo 排行榜；2023 年上线，2025 年以 LMArena 之名重新启动。

ImageNet 是按 WordNet 概念体系组织的大型分层图像数据库，2009 年在普林斯顿大学发布，含 21841 个类别、超过 1400 万张图像及边界框标注，其 1000 类子集被 ILSVRC 挑战赛采用。

Cyc 是由 Douglas Lenat 于 1984 年发起的手工构建的常识知识库，试图把关于世界如何运转的基本概念和规则完整地写成机器可读的形式。

Common Crawl 是一家非营利机构，自 2007 年起抓取公开网页，并把 PB 级的存档和数据集免费开放。它的语料库后来成为训练大语言模型的重要数据来源之一。

Wolfram|Alpha 是一个通过计算给出答案、而非返回网页链接的网络服务。它完全用 Mathematica 构建，2009 年 5 月 15 日以测试模式上线，三天后正式发布。

必应（Bing）是微软的消费级网络搜索品牌，2009年6月3日上线，以「决策引擎」为定位，希望在购物、旅行、健康、本地商户等场景中帮用户更快做出更明智的决定。

scikit-learn 是一个用 Python 编写的开源统计学习库，2007 年起步、2010 年 2 月 1 日首次公开发布，如今是 GitHub 上最流行的机器学习软件之一。

谷歌于 2012 年公布的一项搜索功能，用实体及其相互关系来组织信息，让搜索面对的是“事物”而不是“字符串”。

Papers with Code 是免费开放的机器学习论文与代码资源，并维护追踪任务最先进水平的基准排行榜；2019 年底起由 Facebook 控股，2026 年重新上线。

Hugging Face Hub是人们分享机器学习模型、数据集和演示应用的平台，到2026年9月已有300多万个模型和1800多万用户。

阿里巴巴达摩院与 CCF 开源发展委员会等伙伴共同推出的开源模型社区，2022 年正式发布，汇聚数百个可直接取用的模型，推动「模型即服务」。

Hugging Face 于 2023 年推出的公开大模型排行榜，用完全统一的设置评测开源模型，让分数可复现、可比较；2025 年退役。

Epoch AI 的基准测试中心汇集领先 AI 模型的基准成绩，包括其自行开展的评测，并用 Epoch Capabilities Index 将多项分数合并为单一通用能力量表。

UCI 字母识别数据集收录了 2 万个经过随机变形的英文大写字母图像，每张图被压缩成 16 个整数属性，用来在 26 类识别任务上检验分类算法。

Apache Hadoop 是一组开源软件工具，用 Hadoop 分布式文件系统存储数据、用 MapReduce 模型并行处理大数据，2006 年首次发布，源自 Nutch 搜索项目。

Kaggle 是一个数据科学竞赛平台和在线社区，由 Anthony Goldbloom 于 2010 年 4 月创办，多数竞赛提交会即时对照隐藏答案打分并显示在实时排行榜上。2017 年 3 月被谷歌收购。

Cinematch 是 Netflix 自研的电影评分预测算法，预测结果以红色星星显示在网站上。它的准确度成为 Netflix Prize 的基准：谁能把它提升 10%，就能拿到 100 万美元奖金。