专家解读 | 构建数据标注新生态 推进高质量数据集建设
2024年《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》则系统规划了数据标注领域的技术创新、标准建设和人才培养等发展路径。数据标注作为将原始数据转化为可识别、可训练、可计算的关键环节,其质量直接决定了数据集的应用价值。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》构建了从数据确权
专家解读 | 推进高质量数据集建设 筑牢数智时代新基座
一方面,高质量数据集是构筑国家核心竞争力的关键要素和维护国家安全的重要屏障。掌握高质量、主权可控的优质数据资源,不仅关乎我国是否能在全球数字经济版图占据有利地位,更是直接影响产业链、供应链的韧性与安全。尤其是对于金融、能源、交通、国防等关键领域,高质量数据集的建设与治理更是保障经济社会稳定运行、提升国家...
专家解读 | 夯实高质量数据集底座:完善数据资源体系,助力“人工...
行业高质量数据集是数据资源和专业知识的融合产物,现阶段行业专识数据集主要依赖人工标注,亟需智能化、自动化标注工具以及精准的数据合成技术支持,以提升数据集生产效率,满足专业场景对数据集“规模”“质量”“附加知识”的多重需求。 三是高质量数据集专项支持政策有待完善。高知识密度、高应用价值的数据集开发周期长...
7个数据标注基地建设数据集524个_部门动态_中国政府网
7个数据标注基地建设数据集524个 记者从国家数据局获悉:国家数据局指导合肥、成都等7个城市建设数据标注基地,先行先试探索数据标注产业发展经验,截至今年上半年,7个数据标注基地建设数据集524个,服务大模型163个。 高质量数据集是经过采集、加工等数据处理,可以直接用于开发和训练人工智能模型,能够有效提升模型性能的高...
人民日报 | 建设高质量数据集,让人工智能更聪明
第八届数字中国建设峰会上,国务院国资委发布首批10余个行业、30项央企人工智能行业高质量数据集,涵盖了电网调度AI负荷预测数据集、核电SPV设备健康诊断、运行异常及故障预测数据集、金融大模型数据集等。 “随着基础模型开源态势的形成,各方在算力和模型算法层面的差距正在不断收窄,数据要素价值更加凸显,已成为人工智能...
专家解读 | 加快建设高质量数据集 推动人工智能赋...-宜春市政府网
01建设人工智能高质量数据集的重大意义 高质量数据集建设有利于推进“人工智能+”行动落地见效,对数字经济乃至整个经济社会高质量发展具有重大意义。 一是高质量数据集建设是人工智能发展的客观需要。人工智能大模型对数据集提出了新要求,数据集的质量影响人工智能的智商。高质量数据集是人工智能真正的“护城河”,人工智能...
专家解读 | 发展数据标注产业是建设高质量数据集的关键支撑
谷歌、Meta、OpenAI等国际科技巨头,凭借在高质量数据集方面的长期积累和持续投入,在人工智能领域占据了领先地位。我国也将高质量数据集作为国家重大战略,加快高质量数据集建设,是落实“人工智能+”战略的关键举措。 (二)从技术演进看,高质量数据...
专家解读 | 推动高质量数据集建设,加快实施“人工智...-青州市政府
二是加快行业通用类高质量数据集建设。行业通用类高质数据集,是指针对某一特定行业或领域知识的具有事实性数据集,具有高度的专业性和针对性。这类数据集通常包含某一特定行业特有的知识、术语、场景和业务流程等信息,对于训练出适用于行业应用的大模型至关重要,能够覆盖行业领域专业知识,提高模型在行业通识领域的泛化...
数博对话 | 北京交通大学教授张向宏:高质量数据集是决定大模型...
DeepSeek实现“算力平权”和“算法平权”后,“数据平权”已成为人工智能大模型发展的最后一个堡垒,高质量数据集的供给规模和质量已成为决定人工智能大模型在各行业领域渗透速度和应用水平的最关键因素。在同等计算资源下,决定生成模型的因素中,高质量数据集的规模大小远比算法模型规模大小更加重要。而在使用医学数据训练...
聪明的AI要“吃”什么?
都说巧妇难为无米之炊。和人一样,AI同样需要大量的数据作为“粮食”,来进行模型训练和深度学习。可以说,没有高质量数据,就“养”不出高质量的人工智能。 这些经过加工分类的高质量数据集,在AI时代撬动的能量不可小觑。 高质量数据集,为何重要? 近两年,我国的高质量数据集建设按下了“加速键”。
专家解读 | 破局、立标、赋能,建设高质量数据集 - 江西省发展和...
人工智能技术的突破性进展正深刻重塑全球产业格局,而高质量数据集作为人工智能模型训练与应用的基石,已成为国家科技发展的核心要素。2024年中央经济工作会议明确提出“人工智能+”行动,标志着数据要素的战略地位从“支撑”升级为“引领”。高质量数据集不仅是技术创新的“燃料”,更是推动超级人工智能、具身智能、自动驾驶
加快建设人工智能高质量数据集_央广网
当前,人工智能处在快速发展的关键时期,正在重塑经济社会发展模式。2024年中央经济工作会议指出,开展“人工智能+”行动,培育未来产业。数据作为人工智能发展的三大核心要素之一,是人工智能模型训练的基础要素,也是人工智能模型应用的核心资源,加快建设人工智能高质量数据集,对于推动“人工智能+”场景落地具有重要意义。
专家解读 | 加快工业高质量数据集建设 筑牢人工智能赋能新型工业...
需求为导向,开展工业领域高质量数据集的关键技术攻关,加强工业深度思维链数据集打造、多源异构数据融合决策、长尾场景样本合成、智能数据标注、数据集质量评估和提升等关键技术研发,加快研制先进自主可控的高质量数据集工具链,实现数据、模型、工具、系统和制造业场景等要素的融合,对于推进工业领域高质量数据集打造具有重要...
专家解读 | 加快建设高质量数据集 推动人工智能赋能行业发展
随着DeepSeek R1系列模型的发布,国内掀起新一轮人工智能的热潮,通信、互联网、汽车、能源、金融、医疗、科技等龙头企业纷纷宣布接入DeepSeek,人工智能大模型加速向各行各业渗透。人工智能大模型的发展需要“数据粮食”,特别是高质量数据集。高质量数据集是人工智能大模型训练、推理和验证的关键基础,是按照特定标准,经过...
专家解读 | 发展数据标注产业是建设高质量数据集的关键支撑
(二)从技术演进看,高质量数据集对大模型水平至关重要 人工智能每次阶段性的进步,数据都扮演着重要角色,尤其在大模型时代,海量、高质量、多模态的数据集,成为拉开模型能力差距的关键要素。随着大模型技术应用的快速发展,人工智能正在从“以模型为中心”转向“以数据为中心”。人工智能模型训练和应用主要包括模型预训练...
推进高质量数据集建设 筑牢数智时代新基座
《全国数据资源调查报告(2024年)》显示,2024年我国高质量数据集数量同比增长27.4%,标志高质量数据集建设进入加速期。随着人工智能技术更进一步发展,对高质量数据集的需求缺口必将继续增大。加强优质数据供给,以高质量数据驱动人工智能创新发展变得愈发关键。 一、明确高质量数据集建设的战略意义 ...
专家解读|发展数据标注产业是建设高质量数据集的关键支撑
谷歌、Meta、OpenAI等国际科技巨头，凭借在高质量数据集方面的长期积累和持续投入，在人工智能领域占据了领先地位。我国也将高质量数据集作为国家重大战略，加快高质量数据集建设，是落实“人工智能+”战略的关键举措。（二）从技术演进看，高质量数据集对大模型水平至关重要 人工智能每次阶段性的进步，数据都扮演着重要...
孟庆国:发展数据标注产业是建设高质量数据集的关键支撑
谷歌、Meta、OpenAI等国际科技巨头,凭借在高质量数据集方面的长期积累和持续投入,在人工智能领域占据了领先地位。我国也将高质量数据集作为国家重大战略,加快高质量数据集建设,是落实“人工智能+”战略的关键举措。 (二)从技术演进看,高质量数据集对大...
【关注】专家解读:推动高质量数据集建设,加快实施“人工智能+”行动
二是加快行业通用类高质量数据集建设。行业通用类高质数据集,是指针对某一特定行业或领域知识的具有事实性数据集,具有高度的专业性和针对性。这类数据集通常包含某一特定行业特有的知识、术语、场景和业务流程等信息,对于训练出适用于行...
加快建设人工智能高质量数据集_深圳政府在线
当前,人工智能处在快速发展的关键时期,正在重塑经济社会发展模式。2024年中央经济工作会议指出,开展“人工智能+”行动,培育未来产业。数据作为人工智能发展的三大核心要素之一,是人工智能模型训练的基础要素,也是人工智能模型应用的核心资源,加快建设人工智能高质量数据集,对于推动“人工智能+”场景落地具有重要意义。