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峡谷深渊、悬崖陡壁，是出行的“拦路虎”，也是教育的“隔离带”。为了帮孩子们走出大山，爷爷那一辈人，打了一些脚蹬手抠的石头坎；爸爸那一代人，修建了像楼梯一样的栈道……一代接一代、一棒接一棒，为的是让知识在大山里流淌，阻隔贫困的代际传递。

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人形机器人公司对定制AI的青睐，为相关领域带来了巨大的商机。首先，AI技术供应商将迎来新的发展机遇。例如，RAI Institute通过与波士顿动力的合作，能够进一步拓展其在强化学习和Sim2Real(从模拟到现实)技术方面的研究。其次，硬件制造商也将受益。例如，NVIDIA通过与波士顿动力的合作，为其Spot机器人提供了基于Jetson AGX Orin的计算支持。此外，软件开发与服务提供商也将迎来新的业务增长点，特别是在AI算法优化、模型训练和部署等方面。根据TrendForce集邦咨询的最新研究，随着人形机器人迈向高度系统整合，前端的AI模型训练变得更为关键。预计到2028年，全球机器人大型语言模型(机器人LLM)市场将超越1000亿美元，且从2025年-2028年的年复合成长率将达48.2%。这一数据表明，随着人形机器人从工业场景向家庭生活等更广泛场景的拓展，AI模型训练和相关服务的需求将持续增长。

我们想要从互联网上获取大量公开来源的文本数据。我们需要海量的高质量、多样化的文档，因为我们希望这些模型拥有丰富的知识。因此，我们需要高质量文档的大量多样性，并且需要很多很多这样的文档。实现这一点相当复杂，需要多个阶段才能完成。让我们来看一下其中一些阶段。

发布模型需要两样东西。首先，需要Python代码，详细描述模型中执行的一系列操作。这段代码实现了神经网络的正向传播，包含神经网络连接的具体细节。这只是几百行代码，相当容易理解且标准化。不标准的是参数，这是实际价值所在。