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陳騰沒(méi)有細(xì)看系統(tǒng)給的U盤(pán)。

不用看都知道，他肯定看不懂的。

第四個(gè)，大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。

這項(xiàng)技術(shù)是騰達(dá)目前具備，但同時(shí)還是需要的。

因?yàn)锳I的學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)，需要依賴的就是龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)。

沒(méi)有龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，AI什么都不是。

再怎么精妙的模型和，都需要龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)。

而這個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，又必須精挑細(xì)選數(shù)據(jù)源。

優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可以幫助AI更加快速地成長(zhǎng)，達(dá)成想要的目標(biāo)。

反之，垃圾的數(shù)據(jù)庫(kù)很有可能會(huì)導(dǎo)致AI倒退。

拿圍棋界的阿爾法狗舉例。

就算是一開(kāi)始阿爾法狗什么都不會(huì)的時(shí)候，背后的團(tuán)隊(duì)也絕對(duì)不可能給它喂兩個(gè)臭棋簍子下出來(lái)的對(duì)局。

喂的數(shù)據(jù)，一定是經(jīng)過(guò)精挑細(xì)選的高水平對(duì)局。

到了阿爾法狗天下無(wú)敵的時(shí)候，人類(lèi)的棋局也不會(huì)再往它的數(shù)據(jù)庫(kù)里喂了。

為什么？

因?yàn)檫@個(gè)時(shí)候，哪怕是人類(lèi)頂尖高手的對(duì)局喂進(jìn)去，那都屬于污染數(shù)據(jù)庫(kù)了。

那么新的問(wèn)題來(lái)了，如何精挑細(xì)選優(yōu)秀的數(shù)據(jù)喂進(jìn)去呢？

圍棋這種還好，可以通過(guò)人工的方式把數(shù)據(jù)喂進(jìn)去。

那更加復(fù)雜的模型呢？

兩個(gè)方法。

第一個(gè)，繼續(xù)加人。

核心成員不夠，那就外包團(tuán)隊(duì)。

每個(gè)人在輸入圖形驗(yàn)證碼的時(shí)候，都相當(dāng)于是他們?nèi)斯ぶ悄艿耐獍鼒F(tuán)隊(duì)，幫他們喂數(shù)據(jù)。

第二個(gè)，讓其他經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單訓(xùn)練的AI幫忙篩選一遍數(shù)據(jù)，將一些污染能力比較強(qiáng)的數(shù)據(jù)給篩出去。

這就需要用到大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)了。

這個(gè)技術(shù)非常地籠統(tǒng)，應(yīng)用也非常地廣泛。

短視頻平臺(tái)給用戶的喜好打標(biāo)簽，分析用戶喜歡的視頻類(lèi)型，就是這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用。

將數(shù)據(jù)喂給Gpt這樣的人工智能之前，也要經(jīng)過(guò)預(yù)先的數(shù)據(jù)分析。

但就這兩樣的數(shù)據(jù)分析，完全又是兩個(gè)方向的數(shù)據(jù)分析。

雖然名字一模一樣，實(shí)際的內(nèi)容和具體的技術(shù)又南轅北轍。

陳騰打開(kāi)系統(tǒng)給的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。

在技術(shù)原理之前，系統(tǒng)還貼心地附上了介紹說(shuō)明。

“總算是有能看懂的了?！?

陳騰詳細(xì)地看了一遍這個(gè)介紹說(shuō)明，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)給自己的這項(xiàng)技術(shù)非常全面。

文字、語(yǔ)音、圖像、視頻……以及其他各種各樣復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理技術(shù)都有。

“這個(gè)技術(shù)好啊?！?

陳騰贊嘆。

人工智能從訓(xùn)練到使用一共三步。

數(shù)據(jù)選擇——數(shù)據(jù)處理——人工智能學(xué)習(xí)訓(xùn)練。

有了系統(tǒng)給的這項(xiàng)技術(shù)，不管是想要訓(xùn)練什么類(lèi)型的人工智能，在第二步上都會(huì)省下很多很多的時(shí)間。

“看來(lái)他們有的學(xué)了。”

陳騰又往下拉了拉剩余的內(nèi)容。

剩余的內(nèi)容足足有數(shù)千頁(yè)，且都是比較復(fù)雜的內(nèi)容和理論。

這些東西想要研究明白，就不是短時(shí)間內(nèi)可以做到了。

不過(guò)要是學(xué)明白了，騰達(dá)的人工智能也會(huì)向前一大步。

陳騰看完這項(xiàng)技術(shù)，目光落在了第五個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)上。

【第一代FNct架構(gòu)方案】。