[全球网络技术综合报告]“在开发大型模型的人工智能技术中，数据是智慧的大型模型的来源，任何高性能的大型模型都与高质量的数据集密不可分。多模式数据，具有智能数据，心理数据，心理数据，长期的视频数据和长期视频数据是构造数据集的焦点。信息与通信技术学院最近在2025年的人数据会议上讲述。随着人工智能技术的加速重复，大型模型在雨后像蘑菇一样出现。但是，大型模型数据集的需求增长率超过了劳动速度和高质量数据集的生成。在这种背景下，高质量和高密度数据集的成本不仅是支持不同竞争的强大武器为企业提供的服务，这也是开发人工智能业务的坚实护城河。 Wei Liang进一步解释了高质量数据在垂直模型训练中的重要作用。他说，任何具有高质量数据的大师都可以训练有用的垂直模型。当将垂直大型模型应用于生产量表时，更高质量的数据会发展并馈回该模型，从而产生“飞轮数据”的影响并促进模型性能的持续改进。 那么，如何确保供应高质量数据？ Wei Liang建议三个主要步骤：Techndata -Data，数据工程和数据管理。数据技术涵盖了新一代标签技术和合成技术。当前，在某些应用程序方案中，技术内容，高知识和高成本密度高，标记高级数据数据的成本可能与数十美元甚至数百美元一样高，这也是D新一代标签技术发展的局限。合成技术主要用于解决数据流通中的隐私问题，但现在它在处理不足的培训集中起着重要作用，在物理模拟，统计模型，机器研究等领域显示出巨大的潜力。其目标是在较大的规模和有效的基础上产生独特的可用性数据，并基于完整的数据工程系统，并基于五个基本的基础元素进行了配置，并确定了五个基础元素，并确定了五个基础元素，并确定了该管理系统，并确定了良好的既定范围，并进行了良好的管理，并进行了精心范围，并确定了良好的系统，并进行了精心范围，并进行了良好的管理，并进行了良好的管理，并进行了良好的管理，并确定了良好的范围。数据管理强调实现高质量，可靠性，安全性和对数据控制过程的遵守。还应在数据管理中充分证明道德要求，以更好地提供数据集的构建。 Wei Liang强调，质量数据集的构建是改善人工INT性能的关键Elligence和促进“人造行动 +”行动的实施的重要保证。随着“人工智能 +”动作的发布，人工智能正式进入了数据驱动的新阶段。通过AI数据技术，数据工程和数据管理之间的协同作用，我们可以组合在一起，以建立高质量数据元素的有效供应，并为未来的人工智能开发注入强大的动力。 It was reported that during the conference, "Initiative for Building Data Ecology" was also launched simultaneously, focusing on "co-building infrastructure and combining a security base", "developing a trusted data space together and promoting the following circulation", "exploring data rights and interests together, clarifying and investigating" "Co-educating," AI+Data Elemental Ementarios, activate the industrial value, "Co-Built data Internection的共同构建的数据联系，开放工业子午线”，“共同构建的数据Security长城并结合了信任的基础“通过Sixpoposal，旨在促进基于市场的数据元素数据分配，发布数据值并确保数据安全。（Wangwang）