澳门正版挂牌完成版测试版V13.35.7(2025已更新)—湖北之窗
沈阳表示,将AI可用数据的现状比作传统矿产资源,并非单纯因为数据“总量”枯竭,更像是随着“矿藏”不断开采,能轻松获取的优质“矿石”(高质量数据)变少了,剩下的数据要么同质化较高、要么质量较低,因此无法直接满足新一代大模型的训练需求。如今的数据可能仍有海量存在,但充斥着偏见、不一致或缺乏标注,类似于经过开采剩余的矿石贫矿化严重,需要更多的精炼和加工。
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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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