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News (CN)模型训练信息的缺乏给科技巨头带来了挑战，需要新的策略
人工智能的加速发展面临着重大的结构性障碍，这与改善复杂算法的高质量材料的可用性有关。尽管该行业庆祝这些工具大规模融入全球日常生产，但技术分析指出，对于机器学习至关重要的公共人类文本库存将出现饱和。 技术领域的大公司正在加紧寻找替代方法，以保证生成模型的持续发展。对新数据的指数级需求与网络上可用内容的线性增长之间的差异迫使工程师和管理人员重新思考开发架构，优先考虑效率和管理而不是原始数据量。 人工智能 – 照片：Owlie Productions/Shutterstock.com 该行业的整合和认可 人工智能工具的成熟使其主要架构师成为全球经济转型的核心人物。 Nvidia、OpenAI 和 Meta 等公司的领导人受到了国际关注，象征着技术不再被承诺成为现代生产力的重要支柱。黄仁勋、萨姆·奥尔特曼和马克·扎克伯格被认为是这场革命的主角，这场革命重新定义了多个工业领域的参数。 去年是这些创新实际应用的里程碑，模型能够生成复杂的代码并大规模优化业务流程。支持这种增长所需的基础设施需要数千亿美元的投资，重点是在可再生能源和制造专用芯片的地区建设数据中心。 预测表明公共资源已耗尽 最近的研究表明，公开可用的高质量文本数据库可能会在短时间内耗尽，今年和下一个十年之初的估计有所不同。对培训信息的需求每年翻一番，而互联网上新内容的生产增长速度却明显放缓，从而形成了技术瓶颈。 所用材料的质量对于避免偏见并确保健康和金融等关键领域的准确性至关重要。目前的有效存量估计为数万亿个调整后的代币，面临版权限制和信息多样性需求的限制，这给该行业带来了捕获和处理方法创新的压力。 技术和操作替代方案 为了克服稀缺障碍，科技公司正在采取多样化的方法，并投资于解决方案，以减少对从开放网络抓取的数据的单一依赖。方法论创造力已经变得与原始计算能力一样有价值。 采用人工智能生成的合成数据来模拟真实场景并补充人类基础。 实施需要较少信息量的学习技术，重点关注模型之间的知识转移。 与机构建立战略合作伙伴关系，获取私有存储库和高可信度的线下资料。 这些策略旨在维持系统学习曲线，确保即使在内容可用性受到物理限制的情况下也能继续创新。严格的管理成为一个竞争优势，内部数据库的清理和标准化优先于简单的...
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News (CN)
人工智能行业面临迫在眉睫的数据危机来训练新的复杂模型
生成式人工智能的快速扩张标志着全球技术格局，正在接近一个可能重新定义创新步伐的关键障碍。行业专家和研究人员警告说，对于训练高级语言模型至关重要的高质量公共数据量正在耗尽。这种情况使公司与时间赛跑，寻找新的信息来源并开发更有效的学习方法。 当前的悖论是，虽然训练日益复杂的系统所需的数据需求每年翻一番，但互联网上新的高质量人类内容的增长速度却要慢得多，估计每年约 10%。这种差异有可能造成发展停滞，迫使范式转变超越简单的处理规模和信息量。 人工智能 – 照片：Owlie Productions/Shutterstock.com 面对这一挑战，OpenAI、谷歌和Meta等科技巨头正在加紧寻找创新解决方案。策略范围从生成合成数据到开发从更少示例中学习的算法，标志着人工智能发展的新阶段，重点关注现有资源的效率和优化。 关于训练数据耗尽的预测 最近的研究指出了一个令人担忧的前景，预测公开的高质量文本和图像的库存可能会在今年年底到 2032 年之间耗尽。目前的估计是，大约有 300 万亿个“令牌”（文本或代码单位）经过质量调整，这一数量正在被最先进的模型迅速消耗。尽管低质量的数据可以将这一前沿延伸到 2050 年，但不足以推动健康、金融和工程等复杂领域的重大进步，这些领域需要精确性和无偏见。由于版权而对内容访问的日益限制进一步加剧了这个问题，限制了可合法用于培训这些技术的信息范围。 基础设施和硬件方面的大量投资 为了应对不断增长的计算需求，包括亚马逊、微软和谷歌在内的主要市场参与者已宣布在数据中心基础设施方面的投资总额超过 3700 亿美元。此次大规模扩建不仅旨在提高处理能力，而且还通过在拥有风能和水力发电等可再生能源的地区建设新设施来优化能源效率。目标是支持实时处理大量数据，这是关键应用程序所必需的。 与此同时，黄仁勋领导的英伟达等公司将专用芯片的产量增加了四倍，利用自己的人工智能工具加速设计和制造。硬件方面的这些进步对于模型变得更加高效、以相应降低的数据和能源消耗获得更好的结果至关重要。算法优化和智能计算架构的开发补充了这些努力，寻求计算能力和可用资源之间的可持续平衡。 人工智能的综合进步和成熟...
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News (CN)
高质量数据的稀缺威胁着未来几年人工智能的进步
人工智能的快速发展标志着全球技术领域的发展，但它面临着一个可能在未来几年减缓其发展的关键障碍。行业专家和研究人员警告说，高质量公共数据的库存即将耗尽，而高质量公共数据是训练日益复杂的语言模型的重要资源。 这一限制给 OpenAI、Google 和 Anthropic 等公司带来了重大挑战，这些公司依赖互联网上的大量文本和图像来改进技术。对为算法提供新数据的需求呈指数级增长，而网络上高质量人类内容的生产进展却相当缓慢。 人工智能 – 照片：Owlie Productions/Shutterstock.com 面对这种情况，科技行业开始与时间赛跑，制定保证创新连续性的替代策略。正在研究的解决方案范围从创建合成数据到优化算法，以便它们用更少的信息进行学习，重新定义人工智能训练范例。 关于即将耗尽数据的警告 最近的研究表明，公开的高质量文本收藏可能会在 2026 年底至 2032 年间耗尽。这一预测考虑到了当前的消费率，每年翻一番，而互联网上新内容的生成每年仅增长 10%。这种短缺尤其令人担忧，因为先进的模型需要复杂多样的信息，以避免再现偏见并确保医疗保健、金融和法律等敏感领域的准确性。 由于版权限制的增加，情况变得更加恶化，这导致平台和内容创建者限制数据收集机器人的访问。尽管低质量的数据可能持续到 2050 年，但它的使用并不能保证显着的进步，甚至可能会降低模型的性能。行业估计表明，根据质量标准调整后，当前有效库存约为 300...
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News (CN)
训练数据质量成为人工智能未来的主要障碍
人工智能的加速进步标志着去年全球技术领域的发展，现在面临着一个严峻的挑战，可能会限制其发展的极限。经过一段时间的大规模投资，亚马逊、微软和谷歌等巨头宣布合计投资 3700 亿美元用于基础设施，该行业面临着高质量公共数据的紧迫短缺，而高质量公共数据是训练日益复杂的模型的重要资源。这一瓶颈可能会减缓创新的步伐，而创新的步伐正是将人工智能定位为企业规模的变革工具，并导致《时代》杂志将该技术的架构师评为年度人物。 生成式人工智能与生产力、编码和数据分析工具的整合是一个里程碑，这是由 Nvidia 芯片等专用硬件的进步推动的，这些硬件的生产使用自己的人工智能工具进行了优化。模型开始在设备上本地运行，提高了处理速度并确保敏感信息的隐私。 然而，每年翻倍的训练数据需求呈指数级增长，与互联网上新公共内容的创建速度形成鲜明对比，后者每年仅以 10% 的速度增长。这种差异对更复杂和公正的系统的发展造成了根本障碍。 人工智能 – 照片：Owlie Productions/Shutterstock.com 巩固进步和新场景 过去的一年对于人工智能在实际应用中的成熟至关重要。有助于编写复杂代码和分析大量信息的工具已在企业环境中变得常见，从而显着提高了效率。直接在本地设备上运行高级模型的能力代表了性能和安全性的飞跃，减少了涉及机密数据的任务对云处理的依赖。这一进展是由 OpenAI 的 Sam Altman 和 Nvidia 的...
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News (CN)
高质量数据的稀缺可能会减缓未来几年人工智能的进步
人工智能的加速发展标志着全球技术舞台，并最终导致其先驱者被《时代》杂志评选为年度人物，但现在面临着一个根本性的障碍：用于训练未来模型的高质量数据迫在眉睫。虽然 Nvidia、OpenAI 和 Meta 等公司已将人工智能提升到前所未有的商业生产力水平，但行业专家警告称，互联网上公开的文本和图像信息库（对于开发更复杂的系统至关重要）的消耗速度比预期更快。这种限制可能会减缓重新定义整个行业的创新步伐。 当前的悖论在于，尽管处理能力呈指数级增长，亚马逊、微软和谷歌等巨头在数据中心基础设施上的投资达到数千亿美元，但为这些系统提供动力的原材料数据却成为有限的资源。确保可再生能源和建设更高效的处理中心的竞赛凸显了运营规模，但并没有解决信息供应的核心问题。 科技行业发现自己正处于十字路口。对大量公共数据来训练语言和计算机视觉模型的依赖可能已经达到饱和点，迫使研究人员和公司寻求替代范例来支持人工智能的下一波发展。 人工智能 – 照片：Owlie Productions/Shutterstock.com 公共数据即将耗尽 人工智能研究机构最近的研究和预测指出了一个令人担忧的情况，即公开的高质量文本的库存可能在 2026 年至 2032 年间完全耗尽。供需之间的差异令人震惊：虽然训练尖端模型的数据需求每年大约增加一倍，但网络上新的高质量内容的生成每年仅以 10% 的速度增长。这种不可持续的轨迹意味着，除非开发出新的来源或方法，否则很快将不再有文本、文章、书籍和公共对话来推动下一代人工智能。模型日益复杂，需要信息的多样性和深度，而低质量的内容虽然更加丰富，但根本无法提供，从而面临技术进步停滞和系统引入有害偏见的风险。 质量是一个关键因素 高质量和低质量数据之间的区别已成为人工智能未来争论的中心点。虽然估计表明，未经审核的评论和自动生成的文本等低质量内容可能会持续到本世纪中叶，但它们的使用严重损害了模型准确无偏见地执行复杂任务的能力。对于医疗诊断、财务分析和科学研究等关键领域的培训系统来说，高质量、精心策划且真实正确的信息是必不可少的。 [[MVG_PROTECTED_BLOCK_0]...
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News (CN)
分析师警告称，从 2026 年起，人工智能训练数据的稀缺可能会减缓技术进步
2025 年，人工智能成为社会变革的力量，其主要架构师最终被《时代》杂志评为“年度人物”。 Nvidia 的 Jensen Huang、OpenAI 的 Sam Altman 和 Meta 的 Mark Zuckerberg 等人物因推动技术革命而受到赞誉，这场技术革命在从企业生产力到科学研究的多个行业中无处不在。 这一里程碑反映了在专用芯片和日益复杂的语言模型的重大进步的推动下，生成式人工智能在全球范围内达到了生产性成熟的时刻。公司已投资数千亿美元来扩展数据中心基础设施，以实时处理前所未有的大量信息并提高能源效率。 然而，当行业庆祝当前的成功时，一个严峻的挑战也随之出现。专家和研究机构的报告警告说，指数级的发展速度可能会遇到一个根本性的障碍：互联网上可用的高质量公共数据的耗尽，而这些数据是训练未来模型的重要资源。据预测，这种短缺最早将在 2026 年成为一个切实的问题，威胁到迄今为止创新速度的连续性。 人工智能 – 照片：Owlie...