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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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研究表明,此类具有内存光传感功能的设备,非常适合边缘计算应用,尤其是在需要快速处理和存储大量光学数据的人工智能领域。其潜在的应用范围更为广泛,包括自动驾驶汽车、虚拟现实以及物联网系统等,为未来更具适应性和能源效率的解决方案铺平了道路。
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