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美国开放人工智能研究中心联合创始人伊利亚·苏茨克维尔在去年12月举行的机器学习会议上声称，AI行业已触及他所称的“数据峰值”，AI的训练数据如同化石燃料一样面临着耗尽的危机。此外，有研究预测，到2026年，ChatGPT等大型语言模型的训练将耗尽互联网上所有可用文本数据，届时将没有新的真实数据可供使用。
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为此，国际合作研究团队通过使用人工智能的深度学习方法，设计神经网络，生成基于实际观测的中性碳吸收线特征的大量仿真样本去训练深度学习神经网络，并使用这些被“训练好”的深度学习神经网络在斯隆巡天三期释放的数据中搜寻中性碳吸收体。
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