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潮流阶段,里几万、几十万的电源节点、负荷节点、矩阵算法是无力的。我认为未来AI层面的模式识别将成为可能。2、非结构化信息的积累、训练与生成AIGC之所以突破,第二个原因是信息的积累程度。从的A/D转换(麦克风+PCM采样),到图像的A/D化(CMOS+色彩空间映射),人类过去几十年,用极低成本的方式,积累了视觉、听觉领域的全息数据。

  尤其是摄像头、智能的大规模普及,人类在视听领域的,非结构化数据积累几乎零成本,上文字信息的爆发性积累,是AIGC训练的关键训练数据集不。上图是全球数据的增长趋势,明显呈现指数级趋势,这种数据积累的非线性增长,是AIGC能力非线性增长的基础。


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