那些重复的，或者碎片化的数据，对于现阶段的人工智能而言，除了能够占据一定的内存之外，完全没有半点的用处。
更加不用说，让人工智能实现新的跃升了。
特别是随着人工智能的发展，绝大多数的公司都已经注意到了数据的重要性。
伴随着版权意识增强，以及各种法律法规的落地，数据的获取难度，以及成本都在大幅度的上升！
以前的时候，那些个搞人工智能的公司，随便弄点网络爬虫，就能够从互联网上搞到海量的数据。
还有一些，直接就是从别的公司开发出来的人工智能里面，进行数据蒸馏，把人家整理好的数据拿过来自己用！
而现在呢？
大多数平台都开始通过限制网络爬虫，提高API访问费用等等方式保护数据。
而大量的高价值数据，像是医疗，金融，科研数据等等，因为涉及隐私，商业机密等等原因。
基本上就是以“数据孤岛”的形式分散存在。
想要让它们流通，成本可不是一般的高。
当然了，这些问题也不是完全没有办法解决。
高价值数据的成本高，真要是咬咬牙，愿意花本钱的话，也不是弄不到。
可问题是：某些特定领域的数据严重匮乏！
比如说，在人形机器人领域，数据短缺的问题尤为突出！
想要训练出一台具备通用能力的人形机器人，最起码需要上千万小时的多模态物理交互数据。
而截止到现在为止，全球可用的合规真实数据不超过六十万小时，缺口高达百分之九十九！
更不用说，这还只是训练具备通用能力人形机器人最基本的需求！
为什么那些个人形机器人公司，一个个的不是用编程就是用遥控器，用人工智能来训练人形机器人不香吗？
可以想象，无论是哪家公司能够做到这一点，都能够在短时间内一飞冲天！
就好像是首个发布了大预言模型的人工智能公司一样。
估值直接能够涨到天上去！
几百亿的估值基本上是唾手可得，只要是稍微发发力的话，几千个小目标估计都是不在话下。
可问题是……做不到啊！
人工智能又不是万能的，没有足够的数据进行支撑，根本就没有办法进行升级迭代！
在文本领域还好，大语言模
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