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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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可在2015年北京取得第24届冬奥会举办权时，雪橇、雪车和钢架雪车3项充满观赏性的冬奥会项目在中国几乎一片空白。同年，中国相继成立3支国家队，通过多次跨界跨项选材，为来自田径短跑、投掷、赛艇、举重等项目的运动员带来“夏转冬”的机会。曾经的标枪选手居巴依和摔跤选手侯硕就在其中，两人当时也未能料到，是自己让中国雪橇率先赶上了大部队。
六合一肖图李昊举例，第二届大赛的地球科学赛道题目是使用AI大模型预测未来短期内的极端天气，这道题目来源于防范台风等极端天气的现实需要。“预报极端天气是一个非常难的问题，一般是基于物理模式，使用超级计算机模拟出天气的变化情况，需要大量算力。而AI技术带来的变化是，人们可以设计出新的AI模型，用更快的速度计算出未来的天气。”
