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    孟繁岐的這番話，聽起來讓人覺得不是那么舒服。

    言下之意，給人一種華國ai技術就是不如國外的感覺。

    這是李彥弘不大喜歡的，畢竟他這么早就關注ai技術，就是為了研發最前沿最先進的技術。

    孟繁岐大概猜到了他的想法，前世他也曾被早期華國大量發表的ai論文所迷惑。

    覺得在這個新崛起的技術上，華國已經可以和美國分庭抗禮，不落下風。

    雖然alphago震驚了世人，但畢竟有些華而不實。

    直到上千億級別的語言大模型出現，這種純硬核實力的比拼，讓孟繁岐不得不甘拜下風。

    實際上，并非是技術手段和算法層面上相差太遠。

    更多的還是因為優質數據的數量不足。

    白度的文心一言，出圖的時候甚至會將用戶的中文輸入翻譯成英文，再去作圖。

    很多較真的網友故意測試了中英文差異很大的詞匯，比如總線(bus)，鼠標(mouse)。

    文心一言繪出的圖像竟然是大巴車和老鼠，這從中文上是完全說不通的事情。

    可見即便不是全部，文心一言這個所謂的專注中文的超級大模型，也在相當程度上借助了英文基礎的模型權重和技術。

    究竟為何要這么做，說到底還是基礎不夠扎實牢靠。

    整理數據，清洗數據，給數據打上高質量的標簽。

    這些都是臟活累活，見效慢的工作。

    把別人公開的數據拿過來跑一跑訓一訓，多么方便快捷？
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