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第466章 五连抽（第2页）

“就是不知道这个模型的水平怎么样了。”

陈腾没有细看系统给的U盘。

不用看都知道，他肯定看不懂的。

第四个，大数据统计分析技术。

这项技术是腾达目前具备，但同时还是需要的。

因为AI的学习与成长，需要依赖的就是庞大的数据库。

没有庞大的数据库，AI什么都不是。

再怎么精妙的模型和，都需要庞大的数据库。

而这个庞大的数据库，又必须精挑细选数据源。

优秀的数据可以帮助AI更加快速地成长，达成想要的目标。

反之，垃圾的数据库很有可能会导致AI倒退。

拿围棋界的阿尔法狗举例。

就算是一开始阿尔法狗什么都不会的时候，背后的团队也绝对不可能给它喂两个臭棋篓子下出来的对局。

喂的数据，一定是经过精挑细选的高水平对局。

到了阿尔法狗天下无敌的时候，人类的棋局也不会再往它的数据库里喂了。

为什么？

因为这个时候，哪怕是人类顶尖高手的对局喂进去，那都属于污染数据库了。

那么新的问题来了，如何精挑细选优秀的数据喂进去呢？

围棋这种还好，可以通过人工的方式把数据喂进去。

那更加复杂的模型呢？

两个方法。

第一个，继续加人。

核心成员不够，那就外包团队。

每个人在输入图形验证码的时候，都相当于是他们人工智能的外包团队，帮他们喂数据。

第二个，让其他经过简单训练的AI帮忙筛选一遍数据，将一些污染能力比较强的数据给筛出去。

这就需要用到大数据统计分析技术了。

这个技术非常地笼统，应用也非常地广泛。

短视频平台给用户的喜好打标签，分析用户喜欢的视频类型，就是这项技术的应用。

将数据喂给Gpt这样的人工智能之前，也要经过预先的数据分析。

但就这两样的数据分析，完全又是两个方向的数据分析。

虽然名字一模一样，实际的内容和具体的技术又南辕北辙。

陈腾打开系统给的大数据统计分析技术。

在技术原理之前，系统还贴心地附上了介绍说明。

“总算是有能看懂的了。”

陈腾详细地看了一遍这个介绍说明，发现系统给自己的这项技术非常全面。

文字、语音、图像、视频……以及其他各种各样复杂的数据处理技术都有。

“这个技术好啊。”

陈腾赞叹。

人工智能从训练到使用一共三步。

数据选择——数据处理——人工智能学习训练。

有了系统给的这项技术，不管是想要训练什么类型的人工智能，在第二步上都会省下很多很多的时间。

“看来他们有的学了。”

陈腾又往下拉了拉剩余的内容。

剩余的内容足足有数千页，且都是比较复杂的内容和理论。

这些东西想要研究明白，就不是短时间内可以做到了。

不过要是学明白了，腾达的人工智能也会向前一大步。

陈腾看完这项技术，目光落在了第五个奖励上。

【第一代FNct架构方案】。

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