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为了使测试结果更准确，石祥立和队友不仅需要排除无纺布上的污点、蚊虫、异物等常见的瑕疵，有的无纺布由于有底纹，会干扰判断，他们便又设计了自动去除底纹的功能，在屏幕上看到的是一张干净的白纸，瑕疵就藏不住了。生产线上，一个个产品传输着，在摄像机下拍个“全身照”，如果有瑕疵，“嘀”的一声，生产线上的红灯警报就会响起，把有瑕疵的产品撤回，统计数据、归类、记录……最终石祥立所参与的团队项目《基于人工智能与云计算的无纺布瑕疵检测系统》获得中国高校计算机大赛人工智能创意赛全国总决赛一等奖。
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对于每次大模型迭代都会导致数据量需求急速增加的原因，沈阳解释称，这主要源于模型规模的扩大和性能提升的需求。随着模型参数数量增加，模型的学习和表达能力也随之增强，就需要更多的数据来充分训练这些参数，并确保模型具备良好的泛化能力。
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