Google DeepMind heeft onlangs een nieuwe algoritme gepubliceerd voor het cureren van AI-trainingsdatasets: multimodale contrastieve leertheorie met gezamenlijke voorbeeldselectie (JEST), die een pre-getraind model gebruikt om de leerefficiëntie van batches van data te scoren. Experiments van Google laten zien dat beeld-tekstmodellen die met JEST-gecurateerde data worden getraind, 10 keer minder rekenkracht nodig hebben dan baseline-methoden.