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敬爱的各位，我是一位年仅16岁且以女性身份现役于女篮队伍中的成员。事实上，我身高已超越我国篮球传奇——姚明先生。以下，我将为大家详细介绍关于我个人成长以及训练的经验与方式，希望对那些同样立志于成为职业篮球运动员的朋友们有所启示和助力。历经艰辛，我终于达成了超越姚明的身高目标。
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吴艳妮，痴迷于乒乓球运动的业余选手，虽在国内赛场获得佳绩，却深感与国际顶尖运动员间仍有巨大差距。参与国际赛事之后，吴艳妮清晰地认知到了自身训练方式与全球顶尖选手之间的显著差距。吴艳妮深信，只要有恒心，便能逐步缩小与世界高手的差距，进而在未来的竞赛舞台上斩获更佳荣誉。
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微软、、等公司已经开始测试使用合成数据来训练AI模型。开发AI模型的科技公司们，也因不当使用数据而遭受多方抨击。对此不置可否，并表示自己“非常有信心，很快所有数据都将是合成数据”。这也就带来了让AI公司们转向合成数据的另一层原因——数据太贵了。具体如何用合成数据训练AI大模型？之后这两个模型就会就三角函数等数学问题对话，“其实一切都是模型‘想象’出来的”。不过，也有人不看好合成数据。
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马斯克旗下社交平台X（前身为推特）最近更新了隐私条款，X将使用收集到的数据来训练AI模型。对于此事，马斯克也直接承认，并补充称“只会使用公开数据，不会使用用户私信或任何私人数据”。为了收集数据训练AI而更改隐私条款，X并不是第一家这么做的公司。换言之，只要是谷歌能从公开渠道获得的内容，都可以拿来训练自家的Bard模型或未来所有AI模型。AI投资除了算力和算法，更要重视数据。
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推动大模型应用落地是一项颇为复杂的工程，不仅要考虑如何降低训练和精调的成本，还要关注投产时的推理成本。比如说，传统的机器学习平台只提供各种库和算法，训练都是从0到1的过程，不会提供一个带参数的模型。数据各家都有，为何训练大模型这么难？
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