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随着大模型(如GPT-4o及Open AI o1 Pro其后续版本)的规模不断扩大,对训练数据的需求量呈指数级增长。每一次模型迭代,参数数量的增加都要求更多的数据以确保模型能够充分学习和泛化。如今互联网和其他数据源的增长速度并未完全跟上这种需求,导致可用于训练的高质量数据相对稀缺。此外,随着隐私法规的日益严格,如欧盟发布《通用数据保护条例》,大模型研制企业和机构想要获取和使用大规模数据变得更加复杂和受限,进一步加剧了数据供需不平衡的问题。
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“AI技术通过自然语言处理和深度学习,能够更深入地理解用户意图,提供更为精准、个性化的搜索结果,从而促使AI搜索快速筛选海量信息,提高信息获取效率。”工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林对《证券日报》记者表示,而AI搜索的升级,让搜索更懂用户,让算法覆盖的信息量更广,数据有效性能够帮助用户找到更接近其偏好的答案。
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