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《纽约时报》援引内部人士的消息称,谷歌法律部门已经要求起草新的政策,扩大该公司对消费者数据的用途。Meta的情况更严峻,其旗下脸书平台不是人们撰写文章的地方,可用数据不多。报道称,在一次讨论中,Meta高管谈到在非洲聘请承包商来汇总各种小说和非小说的文本摘要。Meta全球合作与内容副总裁格鲁丁表示:“唯一阻碍我们达到ChatGPT水平的因素就是数据量。”
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在此背景下,人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求,数据处理不仅是它的强项,也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律,减轻数据爆炸带来的挑战。例如,人工实验员一天难以完成的重复实验,通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次,大幅提高实验数据的准确性和一致性,而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
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