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美国“连线”网站称，AI发展离不开三大核心要素：算法、算力和数据。如今算力随着硬件升级和数据中心扩建正在持续增长，算法也在不断迭代，但数据的增加速度开始跟不上AI的发展需要。苏茨克维尔在加拿大温哥华举行的第38届神经信息处理系统年会的演讲中警告，“我们熟知的预训练模式必将终结。”他解释说，“AI的训练数据，正像石油一样，面临着耗尽的危机。无法改变的事实是：我们只有一个互联网。我们已经达到数据峰值，不会再有更多数据了，我们必须处理好现有的数据。”
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对于成立愿景，该公司称：“虽然人工智能能力已经取得了巨大进步，但关键差距依然存在。科学界对前沿人工智能系统的理解落后于快速发展的能力。关于如何训练这些系统的知识主要集中在顶级研究实验室，这既限制了关于人工智能的公开讨论，也限制了人们有效使用人工智能的能力。而且，尽管这些系统潜力巨大，但人们仍然很难根据自己的具体需求和价值观对其进行定制。为了弥合这些差距，我们正在建立Thinking Machines Lab，以使人工智能系统被更广泛地理解、可定制并具有普遍能力。”
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