專題：2025 INCLUSION·外灘大會：重塑創(chuàng)新增長

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　　新浪科技訊 9月13日下午消息，在2025 Inclusion·外灘大會“Data meets AI：智能時代的雙引擎”見解論壇上，產(chǎn)學界的多位權威專家給出了新解法：數(shù)據(jù)驅動了AI發(fā)展，AI也讓數(shù)據(jù)迎來了新一輪的進化，雙引擎融合驅動才是演進方向。

　　復旦大學教授肖仰華指出，當前大模型發(fā)展正面臨嚴峻的“數(shù)據(jù)墻”困境，無標簽語料對模型性能提升的貢獻日益減弱，更大規(guī)模數(shù)據(jù)帶來的性能提升與所需的訓練開銷相比性價比顯著降低。他認為，大模型數(shù)據(jù)科學需要從專家經(jīng)驗階段發(fā)展到量化科學、直至自進化階段。“大模型的數(shù)據(jù)kubet dv.me實踐需要屠呦呦式的研究，從海量雜亂的數(shù)據(jù)中提取出決定模型能力的關鍵成分”。

　　肖仰華分享了通過語法復雜度指標和累積分布采樣方法篩選高質(zhì)量語料的實踐，實驗表明，從100億個token的財經(jīng)語料中僅篩選20%的高質(zhì)量數(shù)據(jù)進行訓練，對模型進行持續(xù)預訓練，相比于全量數(shù)據(jù)持續(xù)預訓練，在領域問答任務上的準確率提升1.7%。

　　上海交通大學特聘教授翟廣濤強調(diào)無論是精煉數(shù)據(jù)還是合成數(shù)據(jù)，都需要質(zhì)量優(yōu)先，而數(shù)據(jù)質(zhì)量分析要從“體驗質(zhì)量”入手，考慮人的體驗，也考慮機器的體驗，進而在數(shù)據(jù)為中心的范式下進一步提升大模型性能。

　　海天瑞聲CEO李科從產(chǎn)業(yè)實踐角度分享了全球AI數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展趨勢。他認為，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷從勞動密集型向技術密集型和知識密集型的重大轉型。通過動捕數(shù)據(jù)、自動駕駛標注、kubet dv.me思維鏈數(shù)據(jù)集等多個實際案例，李科展示了高質(zhì)量數(shù)據(jù)如何服務千行百業(yè)。

　　上海庫帕思科技有限公司董事長山棟明說，模型之變引領“數(shù)據(jù)質(zhì)變”，他表示高質(zhì)量數(shù)據(jù)集應滿足VALID2（鮮活度、真實性、大樣本、完整性、多樣性、高知識密度）要求，并詳細介紹了語料數(shù)據(jù)在方法論、基礎設施和行業(yè)生態(tài)三個方面的體系化重構探索。（羅寧）

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責任編輯：常福強