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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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今年早些时候，国内多家机构共同发布的一份报告认为，随着大模型能力的不断增强和适用范围的延伸，其在金融、医疗、广告、营销等商业领域的应用，使得大模型中存在的微小安全隐患会造成巨大损害，因而大模型安全问题引起广泛关注。
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