“數據之於大模子，就像石油之於汽車。原油隻有經過一系列復雜的過程煉化成汽油后，才能供汽車利用。同樣，海量原始數據需要經過‘煉化’构成高質量數據集，才能帮力大模子精准學習數據特征與規律，无效提拔其對分歧場景和任務的適應能力。”中國消息通信研究院副院長魏亮告訴記者，近期發布的深度求索系列模子訓練中，大量利用了高質量推理數據集，凸顯了高質量數據的主要性，同樣也需高質量數據集的支撐。”。

　　人平易近網成都5月20日電 （歐陽易佳）5月20日，國際大壩委員會第28屆大會暨第93屆年會“數智賦能水庫大壩建設和運維”專題研討會正在四川省成都会舉辦。與會專家圍繞大壩正在線監控、智能診斷饋控、智能溫控、人工智能技術應用、無人碾壓技術等議題開展交换。？。

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　　“隨著基礎模子開源態勢的构成，各朴直在算力和模子算法層面的差距正正在不斷收窄，數據要素價值愈加凸顯，已成為人工智能競爭的焦点領域。”國務院國資委規劃發展局副局長胡武婕暗示，要推動行業高質量數據集加快匯聚共享，為人工智能產業供给充脚“養分”，從而持續進行分歧場景的訓練優化，推動基礎模子正在千行百業落地應用。

　　4月30日，《高質量數據集建設指南（收罗意見稿）》發布。全國數據標准化技術委員會提出，將強化標准引領，分三類建設高質量數據集：一類為“通識數據集”，包含面向社會公眾、無需專業布景即可理解的通用知識，次要用於支撐通用模子落地應用﹔一類為“行業通識數據集”，包含面向行業從業人員、需要必然專業布景才能理解的行業領域通用知識，次要用於支撐行業模子落地應用﹔一類為“行業專識數據集”，包含面向特定業務場景相關人員、需要較深的專業布景才能理解的行業領域專業知識，次要用於支撐業務場景模子落地應用。

　　目前，高質量數據集建設還存正在不少挑戰。魏亮說，一方面，行業大模子對數據的需求多樣，分歧业業部門對模子場景數據的需求各不不异，添加了數據處理和办理的復雜度。外行業大模子的實際建設中，對於構建和採買的數據沒有統一权衡標准，分歧业業、分歧數據源的數據完整性和准確性可能參差不齊，影響了大模子的訓練结果和預測准確性，形成訓練資源浪費。

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　　建設高質量數據集，有關方面正在積極行動。國家數據局等17部門聯合印發的《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》提出，“推動科研機構、打制高質量人工智能大模子訓練數據集”。第八屆數字中國建設峰會上，國務院國資委發布首批10余個行業、30項央企人工智能行業高質量數據集，涵蓋了電網調度AI負荷預測數據集、核電SPV設備健康診斷、運行異常及毛病預測數據集、金融大模子數據集等。

　　國家數據局副局長夏冰暗示，數據集的質效提拔是人工智能賦能實體經濟的“催化劑”，下一步，國家數據局將構建部際聯通、央地協同的工做機制，推動高質量數據集標准體系研究，促進數據、技術、場景對接，構建多元協同的數據標注產業生態，夯實人工智能發展數據根底。