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近年来，Transformer等预训练大模型在语言理解及生成等领域表现出色，大模型背后的Scaling Law（规模定律）进一步揭示了模型性能与数据量、算力之间的关系，强化了数据在提升AI表现中的关键作用。

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土地和电力资源成为AI行业的“香饽饽”，而工业用地正好能满足AI数据中心建设的部分“刚需”。

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作为一名CPDA数据分析师，对于快速发展的AI技术，惊讶之余更多是主动拥抱，始终相信AI技术能多维度推动数据分析行业的进步。以下是我实践使用一些AI工具并学习后的一些总结，与大家分享：

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无需硬件传感器或对现有网络环境进行重大改动即可轻松部署。

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一要看大模型性能，二要确保数据分析的准确性。

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过去几十年最成功的软件产品是什么？Excel。而AI则是新的Excel。从AI应用拆解出来的每一个用例，都有可能成为一款应用，从而催生AI的大解绑。

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高质量数据对于提升AI模型的准确性和泛化能力至关重要。

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ChatGPT 的不完美，于创业者而言刚刚好。

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ChatGPT，就是新的Excel！ 红杉资本分析师、Every联合创始人兼CEO Dan Shipper，最近给出了这样的论断。 并且，他在长篇博客中做出了详实的分析，为什么ChatGPT和Claude将催生下一波初创公司，催生出三千多亿美元的市场。

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