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AI服务网站Quantilus.com在11月25日的报道中指出，OpenAI、“深度思维”等公司正在探索“高效扩展”技术。该技术旨在让大型语言模型复制类似人类的思维方式，而不仅仅是依赖“蛮力”，即大量消耗计算资源。这些方法的重点在于提高训练数据的质量，并结合来自人类反馈的强化学习。
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沈阳强调，我们讨论近来在全球引发高度关注的“AI大模型预训练数据是否将耗尽”这个话题时，要厘清两个问题：一是业内讨论的预训练数据是否将“耗尽”主要针对的是可用于大模型训练的文本数据，但大模型对空间数据、视频数据，以及传感器感应到的自然界中的海量数据的学习与利用才刚刚开始。也就是说由AI大模型学习和使用文本数据迈向这些上述提到的巨量数据，还将会面临一个巨大量级的扩张。二是未来我们一方面要持续强化大模型的预训练，但更重要的是研究推理，研究智能体，研究人机共生。“也就是在研究怎样让AI通过海量数据学习，能力变强的同时，更要研究怎样让人类也变得更强。不管AI能力有多强，人类最终要能够驾驭AI。”
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