小数据和优质数据价值凸显

在大量无效数据消耗计算资源、影响模型训练可靠性的背景下，小数据和优质数据的价值日益重要。小数据注重数据的精度和相关性，能减少人工智能算法对数据的依赖和不确定性，增强网络可靠性。例如，在医疗领域，小量的精准患者数据对于疾病诊断模型的训练和优化就具有重要意义，能够更准确地辅助医生进行诊断。建设多样性的数据集不仅能支撑不同技术路线的 AI 发展，还为解决通用人工智能的瓶颈问题提供新可能。未来，数据的质量将成为 AI 发展的关键因素之一。