01 从“大规模”到“精细化”：AI的“粗粮”与“细粮”

过去，训练AI大模型追求的是海量数据，认为只要“喂”得足够多，数据量越大越好，AI就能变聪明。事实并非如此，随着数据生产量每年以“数量级”增长，AI大模型变聪明也需要更“精细化”的数据。如果依旧用未经处理的数据，可能会导致AI大模型越来越“笨”。这就像让人吃下成吨未经处理的粗粮，不仅难以消化，还可能因为杂质太多而“吃坏肚子”。在AI领域，这被称为“垃圾进，垃圾出”。

本次从国家层面提出建立“高质量数据集”，就是经过精心挑选、清洗、加工和标注的“细粮”。根据全国数据标准化技术委员会的定义，高质量数据集是指经过采集、加工等数据处理，可直接用于开发和训练人工智能模型，且能有效提升模型性能的数据集合。它不在于“多”，而在于“准”和“用”。一份高质量的数据集，必须具备准确性、完整性、一致性等核心特征，确保数据“说真话、讲逻辑”，让AI学到的是真正的知识，而不是错误的偏见。

02 场景为王：脱离业务的数据毫无价值

03 炼成“细粮”：标注攻坚与数据飞轮

6月25日 北京 | Ai人工智能、数据资产入表、可信数据空间、高质量数据集、公共数据授权运营、数据合规确权、数据资本化融资路径...等。报名联系张老师：13718710171（同微信）

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