雷迪司LSAR系列機架式精密空調(diào)     汾陽市

潮流階段，里幾萬、幾十萬的電源節(jié)點、負(fù)荷節(jié)點、矩陣算法是無力的。我認(rèn)為未來AI層面的模式識別將成為可能。2、非結(jié)構(gòu)化信息的積累、訓(xùn)練與生成AIGC之突破，第二個原因是信息的積累程度。從的A/D轉(zhuǎn)換(麥克風(fēng)+PCM采樣)，到圖像的A/D化(CMOS+色彩空間映射)，人類過去幾十年，用極低成本的方式，積累了視覺、聽覺領(lǐng)域的全息數(shù)據(jù)。

　　尤其是攝像頭、智能的大規(guī)模普及，人類在視聽領(lǐng)域的，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)積累幾乎零成本，上文字信息的爆發(fā)性積累，是AIGC訓(xùn)練的關(guān)鍵訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不。上圖是全球數(shù)據(jù)的增長趨勢，明顯呈現(xiàn)指數(shù)級趨勢，這種數(shù)據(jù)積累的非線性增長，是AIGC能力非線性增長的基礎(chǔ)。