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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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他进一步解释道，以需要面试5000位候选人为例，假设每位候选人面试时长为15分钟，若采用传统人工面试方式，单位需安排5位面试官连续工作31个工作日（按8小时工作制）才能完成所有面试。若再考虑面试档案整理、排名等后续工作，所需时间将更长。如果使用AI面试官，只需要2天就能完成，AI面试在降低成本方面优势显著。
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