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2009 年，ImageNet 数据集的发布让深度学习在计算机视觉领域迎来了转折点。这个包含 1,400 万张图像的数据集，不仅推动了卷积神经网络的发展，更开创了用大规模数据训练视觉模型的先河。随后，JFT-300M（3 亿图像）和 JFT-3B（30 亿图像）的相继问世，进一步验证了“数据规模决定模型上限”这一理念。

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