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發(fā)布時(shí)間: | 2023-12-21 07:30 |
最后更新: | 2023-12-21 07:30 |
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潮流階段,里幾萬(wàn)、幾十萬(wàn)的電源節點(diǎn)、負荷節點(diǎn)、矩陣算法是無(wú)力的。我認為未來(lái)AI層面的模式識別將成為可能。2、非結構化信息的積累、訓練與生成AIGC之突破,第二個(gè)原因是信息的積累程度。從的A/D轉換(麥克風(fēng)+PCM采樣),到圖像的A/D化(CMOS+色彩空間映射),人類(lèi)過(guò)去幾十年,用極低成本的方式,積累了視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)領(lǐng)域的全息數據。
尤其是攝像頭、智能的大規模普及,人類(lèi)在視聽(tīng)領(lǐng)域的,非結構化數據積累幾乎零成本,上文字信息的爆發(fā)性積累,是AIGC訓練的關(guān)鍵訓練數據集不。上圖是全球數據的增長(cháng)趨勢,明顯呈現指數級趨勢,這種數據積累的非線(xiàn)性增長(cháng),是AIGC能力非線(xiàn)性增長(cháng)的基礎。