人工智能在分类和识别任务上的国内外研究现状

目前，国内外都有很多关于人工智能在分类和识别任务上的研究。在图像分类方面，国际上比较知名的是ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge，该比赛旨在评估计算机对真实世界场景中的图像进行分类的能力。而在国内，清华大学的THU-Image和中科院自动化所的CASIA-WebFace等数据集也被广泛应用于图像分类研究。

在自然语言处理方面，国际上比较著名的是GLUE（General Language Understanding Evaluation）和SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）等数据集。而在国内，哈工大发布的LCQMC（文本语义相似度）和THUCNews（中文新闻分类）等数据集也备受关注。

总的来说，国内外的研究者在分类和识别任务上都在探索如何利用深度学习等技术提高模型性能和泛化能力，同时也在考虑如何解决数据偏差、数据不平衡等问题。