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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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类似场景,对很多女性来说并不陌生。有人直言:有时想去厕所,看到女厕前面动辄十几二十人的队伍,只能被无奈“劝退”,憋着回家后再如厕;还有人为了减少去厕所的次数,索性选择少喝水。女厕前大排长龙的“老问题”,不仅耗费了女性更多等待时间,也极其影响她们在外出行、游玩的体验。
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