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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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财报显示，11月，文心大模型日均调用量达15亿次。相比去年第四季度披露的5000万次，一年内增长30倍。而三季度内，百度推出的ERNIE Speed Pro和ERNIE Lite Pro两款增强的轻量级模型，进一步扩展文心系列模型的丰富性。截至11月，飞桨文心生态开发者数量已达1808万。
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