人工智能的底层基石：数据标注
人工智能的底层基石：数据标注， 碰巧走进了省科学院，本是来探究数据标注的，没想到碰上一场人工智能竞标会，好在不算太棘手，都是相关联的事物，唯独头一家登台展示的合规智能体看着如此眼熟，那个曾被自己戏称作野猪林的可惜仅仅留在了回忆里…… 初次接触数据标注，起初真有点摸不着头脑 ，只晓得很人工智能挂钩，今天在现场临时补了补课，其实就是给海量原始信息贴上分类标签，把杂乱无章的数据转化为AI系统能理解的训练养料，也就是人工智能的底层基建…… 打个比方，原始信息就像白卷，标注则是名师写下的参考答案，AI凭借无数本
AI数据告急：训练素材快用光了怎么办？
你每天用来聊天、写方案、生成图片的AI，知识到底从哪来？答案很简单：来自人类过去几十年留在互联网上的所有文字、图片和视频。大模型就像一头食量惊人的巨兽，把百科、书籍、论文、帖子、开源代码统统“吃”进肚子里，才练就了如今的能力。但一个越来越现实的问题正在摆在整个行业面前：这份“免费的数据午餐”，快吃完了。从2024年“数据枯竭论”首次引发争议，到2026年成为行业共识，短短两年时间，“数据会不会不够用”已经从学术猜想，变成了巨头们必须直面的产业瓶颈。中国信通院总工程师何宝宏直言：当前大模型已经撞上了“数据墙