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因此未来要想应对这种局面，除了继续寻求新的数据来源（包括更偏僻的语料、专业领域的数据），还可以尝试合成数据、数据增强、迁移学习、联邦学习等策略，提升数据利用效率与质量管理水平。总的来说，困境不单纯是“数量不够”，更是数据“质量与可用性”不足带来的挑战，应对之策是在技术、策略、制度层面全方位提升数据处理的精度与效率。
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药物进入临床试验前，王艺团队的任务是把“土壤”培育好：评价药物是否有效，需要对疾病自然状态下的临床表型做好记录，刻画越精准，对药物有效性的前后对照越科学。过去大部分药物评价标准都来自国外，王艺团队想要做出中国特色，因此需要长期、丰富的临床数据。曾经他们做的一项研究，发动了100多名患者家属连续打卡填写了400多天。
澳门创富网陈兵在多家互联网企业调研时发现，当前诸多网络平台使用的人工智能算法与传统算法不同，“传统算法是预设程序、结果可预测，而现在的神经网络大模型算法具有自我学习能力，输出结果的走向难以预测，因此不可避免地会面临风险”。
