影响机器学习研究的强大数据集联盟

这篇文章强调了机器学习研究中一个潜在的问题：过度依赖少数数据集。这可能导致研究重点缺乏多样性，并可能限制研究结果的普遍适用性。“卡特尔”一词是一个强有力的隐喻，暗示了一定程度的控制，并可能通过偏袒特定的基准来阻碍创新。

• •少数数据集对机器学习研究的影响过大。
• •这种主导地位可能会限制研究主题和重点的多样性。
• •过度依赖特定数据集可能会阻碍研究结果的普遍适用性。
• •“卡特尔”一词的使用表明存在控制和扼杀创新的可能性。