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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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春节期间,电商领域信任危机凸显,虚假发货、优惠政策隐蔽条款、骗取补贴等乱象让不少消费者“闹心”,商家营销行为有待规范。制造虚假物流信息欺骗消费者的手段,不仅让消费者蒙受经济损失、增加时间成本,还严重破坏了电商平台的信任基础。平台对优惠规则不透明的设计方式,同样加剧了消费者对电商平台的不信任感。消费者在购物时唯恐被套路,长远来看,这将严重影响电商行业的健康发展。
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