當前,人工智能的發(fā)展從以模型為中心轉變?yōu)榱艘詳?shù)據(jù)為中心。作為人工智能的核心驅動力之一,數(shù)據(jù)為模型的訓練、優(yōu)化、決策和應用提供了基礎,良好的數(shù)據(jù)能夠提升模型的準確性和可靠性,反之,低質量的數(shù)據(jù)則會導致結果偏差。數(shù)據(jù)質量和處理能力成為了人工智能領域的關鍵挑戰(zhàn)之一。
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