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今年1月，多家网络平台发布算法治理举措，推进算法和平台治理透明化。比如，拼多多表示将打击“大数据杀熟”；得物则表示若用户发现平台涉“大数据杀熟”等违规行为，可进行投诉，平台将及时受理落实；腾讯提出“推动产品内集中化展示算法信息公示，提升用户对算法推荐服务公正公平、公开透明的获得感”……企业的自律将成为根治“大数据杀熟”和推动算法治理的重要推力。
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在此背景下，人工智能的核心技术——深度学习展现出独特的优势。深度学习的设计本就源自对大数据的需求，数据处理不仅是它的强项，也是其生存和发展的基础。深度学习能在大量数据中找出规律，减轻数据爆炸带来的挑战。例如，人工实验员一天难以完成的重复实验，通过自动化平台在一天内便可高效完成上百次，大幅提高实验数据的准确性和一致性，而高质量的实验数据正是模拟和训练的基础。
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