IDC:2022中国大模型发展白皮书——元能力引擎筑基智能底座
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2023-11-04
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随着数据量的高速增长,数据特征高维、模态格式多样的趋势也逐渐明显,对数据的AI建模也相应地更加复杂,涉及到研究对象的多变量维度,如时间、空间维度,计算复杂度会随之呈指数增加,数据标注难度也会增加。同时,海量的数据将不可避免带来更大的数据噪声问题、数据偏见风险,为模型如何有效利用好数据、学习其中的知识带来更大挑战。数据是产业智能化发展中最宝贵的资源。海量的数据,为人工智能自监督学习带来巨大助力。利用好爆发增长的海量数据,将会是企业充分挖掘数据红利、构建数字经济下竞争壁垒的重要抓手。应用场景多元化和复杂化,增加了模型生产的难度随着AI技术的发展、产业应用的深入,应用场景变得更多元、更复杂。例如:工...
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