比如它们需要先查找信息，然后编写一个 脚本，再绘制图表，使用多个工具串联起来解决问题时，模型表现得非常糟糕。而这对人类来说是非常自然的。 是的，但这些操作没有被记录下来，是这个意思吗？也就是说，模型无法学习到这些步骤。
完全正确
这些推理链条在人类解决复杂问题时非常常见，我们会自 RCS 数据库 然地使用一系列工具，思考问题并推理下一步需要做什么。如果遇到错误，我们会回过头重新考虑。很多这样的智能链条数据今天根本不存在。这是一个需要生成的数据例子。 退一步讲，首先需要在数据上取得的进展是增加数据的复杂性，朝前沿数据迈进。其次是增加数据的生产量，捕捉更多人类在实际工作中的行为。 更多捕捉人类在工作中的实际操作？ 是的，捕捉更多人类的操作行为，同时投资于合成数据或混合数据。利用合成数据，同时让人类参与其中，从而生成更高质量的数据。
我们需要像对待芯片生产一样看待数据生产。 就像我们讨论芯片生产的边界，确保有足够的生产能力来制造芯片。对于数据也是一样的，我们需要有效的数据生产边界，能够生成海量数据来支持模型训练。 最后一个经常被忽视的方面是对模型的测量，确保我 沉醉于未解之谜的魅力，以豪华设施提升您的体验 们能够科学地分析模型的不足之处，从而精确确定需要添加哪种数据来提高模型的性能。
大科技公司相
对于独立实验室，有多大的优势呢？ 大公司在利用现有数据资源时面临很多监管问题。你可以看到，在生成式 之前， 曾利用所有公开的照片及其标签来训练非常优秀的图像识别算法，但这在欧洲遇到了许多监管问题，最终变得非常麻烦。 所以如何处理这 ca 手机号码所 些数据优势从监管角度来看，特别是在欧洲，还需要进一步观察。我认为大实验室的真正优势在于它们有非常盈利的业务，能够为 项目提供几乎无限的资金来源。对此，我非常关注，也很好奇它将如何发展。
行业中有
个问题是，是否大公司在 领域投入过多。如果你听他们的财报电话会议，他们会说，我们的风险在于投入不足，而不是投入过多。对此你怎么看？ 是的，没错。你可以想象一下，站在这些 的角度，比如 undr Pi 、Mrk Zukerberg，或者 ty Nde 的位置上。正如你所说，如果他们真正抓住了 的机会，他们可能很容易地为公司增加一万亿美元的市值。
