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大量的无效数据不仅消耗了计算资源，也给模型可靠训练带来挑战。在此背景下，小数据和优质数据的价值越来越重要。小数据更注重数据的精度和相关性，从本质上减少人工智能算法对数据的依赖和不确定性，增强网络可靠性。建设多样性的数据集不仅能够从理论基础上支撑不同技术路线的AI发展，还为解决通用人工智能的瓶颈问题提供新的可能。
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人工智能作为近年来科技领域最热门的话题之一，其实并不是一项新技术。早在1956年，人工智能的概念就在美国达特茅斯学院召开的夏季研讨会上被提出。此后经历半个多世纪发展，都未能实现真正的实用化。2012年，加拿大多伦多大学教授杰弗里·欣顿和他的学生基于机器学习提出的深度学习神经网络模型，在图像识别挑战赛上取得重大突破，激发AI领域的又一次发展热潮，推动语音识别、图像识别以及自然语言处理等多个领域快速进步。
香港内部精准资料免费公开除了日常的保洁工作，张旭还遇到了新的挑战。游客们不仅询问厕所和大门口的位置，还会问他关于颐和园的历史文化问题。起初，张旭对这些问题一无所知，这让他感到很难为情。于是，他下定决心要学习颐和园的历史文化知识。张旭买书翻阅资料，上网搜索视频，甚至吃饭、喝水、休息时都在学习。慢慢地，他开始了解这座园林的丰富历史。如今，他已经能够熟练地解答游客们的问题，甚至还能给专家们讲解颐和园的建筑布局，越来越多网友因为他而更了解颐和园，“扫地僧”成了颐和园的传统文化知识宣讲人。
