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沈阳表示，将AI可用数据的现状比作传统矿产资源，并非单纯因为数据“总量”枯竭，更像是随着“矿藏”不断开采，能轻松获取的优质“矿石”（高质量数据）变少了，剩下的数据要么同质化较高、要么质量较低，因此无法直接满足新一代大模型的训练需求。如今的数据可能仍有海量存在，但充斥着偏见、不一致或缺乏标注，类似于经过开采剩余的矿石贫矿化严重，需要更多的精炼和加工。
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何沛桐说，去年11月份这批棉花种下去后，团队就开始用机器人采集影像。每7天采集一次，之后进行数据标注与AI训练，记录下不同苗期、不同地块、不同品种的棉花生长信息，等到棉花收获时就会形成一个完整的闭环。其间对AI不断进行数据喂入，最终将得到一个“棉花通识课”成绩优秀的AI模型。
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