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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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“术业有专攻，想把某个物品做好，要付出很多时间和精力。”中央财经大学大三学生聂小雅在尝试自己锻造戒指、手链后，对劳动者更加敬佩了。“小巧精美的首饰背后有复杂的制作过程，尤其是花纹的雕刻，需要劳动者技术经验丰富才能做好。”
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