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随着大模型（如GPT-4o及Open AI o1 Pro其后续版本）的规模不断扩大，对训练数据的需求量呈指数级增长。每一次模型迭代，参数数量的增加都要求更多的数据以确保模型能够充分学习和泛化。如今互联网和其他数据源的增长速度并未完全跟上这种需求，导致可用于训练的高质量数据相对稀缺。此外，随着隐私法规的日益严格，如欧盟发布《通用数据保护条例》，大模型研制企业和机构想要获取和使用大规模数据变得更加复杂和受限，进一步加剧了数据供需不平衡的问题。

“华为人工智能新架构”采用中心训练与边缘推理的“云边协同”两级架构。在集团侧利用正常数据，以及已知的负样本数据进行训练，随后训练好的模型被推送至边缘侧进行推理。更关键的是，在推理过程中，系统还能够识别并捕获那些非正常或异常的未知数据。这些异常数据随后会被标记，并定期或定量地送回集团侧，完成进一步的学习与分析。，犯罪团伙设拍卖收藏品骗局坑老人钱财，北京海淀警方抓获11人

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