當(dāng)前，人工智能的發(fā)展從以模型為中心轉(zhuǎn)變?yōu)榱艘詳?shù)據(jù)為中心。作為人工智能的核心驅(qū)動(dòng)力之一，數(shù)據(jù)為模型的訓(xùn)練、優(yōu)化、決策和應(yīng)用提供了基礎(chǔ)，良好的數(shù)據(jù)能夠提升模型的準(zhǔn)確性和可靠性，反之，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)則會(huì)導(dǎo)致結(jié)果偏差。數(shù)據(jù)質(zhì)量和處理能力成為了人工智能領(lǐng)域的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。
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