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训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测,到2028年左右,用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说,AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时,数据所有者(如报纸出版商)开始打击对其内容的滥用行为,进一步收紧了访问权限,这将引发“数据共享”规模上的危机。为此,开发人员必须寻找变通之道。
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在中短期天气预报领域,人工智能大模型不仅在运算效率方面远超传统数值模式,对于高空环流形势和台风路径预报也具有明显优势。聚焦智能网格定量降水预报,江苏省气象台利用深度学习技术实现模式偏差演变规律的有效挖掘,形成了0至36小时短期模式降水偏差订正技术,暴雨预报准确率较数值模式提升超25%。
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