人民日报，阿森岑（Ashenzhen），8月26日（记者李Qioochu），随着人工智能技术的快速发展，高质量的数据集已成为促进生成人工智能创新发展的核心因素。
Tsinghua大学中国电子数据政府工程研究所院长Meng Qingguo在2025年流行数据会议上发表了开幕词。摄影，每日人民记者，wen ki-yuu
8月26日，电子数据治理工程研究所院长孟金圭（Meng Qingguo）在2025年流行数据会议上的主要演讲中说，人工智能的所有发展和进步都与数据有关。没有数据支持，人工智能可能很难提高。在大型模型的时代，是否有大型多模式数据，高质量和多模式是行业发展的基础。
什么是高质量数据集？
Meng Qingguo Said高质量的数据集需要以下要素：如果数据是满足和合法的，则是特定的量表，高精度，足够的多样性和守时，以及数据与培训模型之间的重合程度。
数据注释是重要的链接，可将原始数据转换为可识别，可倾斜和计算的重要链接，其质量直接决定了数据集应用程序值。数据标签行业的培养和丰富在改善数据供应质量和促进人工智能的创新发展方面起着重要的支持作用。
据Meng Qingguo称，近年来，我国家的数据标签行业在超过800亿元人民币的D sizethe市场中迅速发展，但是高质量的行业仍然具有现象，例如小数据量表，不足的数据政府能力，复合符号的差距和数据质量的不完整评估系统。
如何妈妈KE数据注释？
由国家双重驾驶战略设计和大型建模技术的进步推广，数据标签行业正在深入转变密集的劳动力，直到强化知识为止。 Meng Qingguo是过去的历史观点。将来，信任人工智能本身以标记数据将成为一种趋势。在适当的设计和探索过程中，您必须知道以下路线：
必须启动LON需求，标有基于需求和采矿的人工制开发方案。在建立几种独特的工业场景时，有必要适应当地条件并开发独特的数据标签行业。它可以帮助您整合基本支持并创建可靠的数据注释空间，以确保数据质量，数据伦理和数据安全性的情况下释放数据的价值。必须创建工业聚合并促进Deve通过工业汇总对数据行业的收益。我们必须通过数据注释来促进就业并发展专家知识的专业标签人才。必须创建出色的工业生态，尤其是在政策，系统，标准和公共服务平台的建设方面。
（编辑：杨十一，卢Qian）
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