（来源：上观新闻）
数据是黄🌞😭金，但大多数🛠💃还锁在保险柜里 😱4️⃣第二轮讨🉐🍌论，我们把问🌾🗝题收窄到了数据🇧🇧上🇲🇶。每个品类都很具😕🚅体，你必须看🔳来源、看引用，弄📨🎴清AI为💙什么、凭什🍫📒么在回答里提到🚫你🍰。MLPerf🏴行业基准🌍测试显示，在大🦇🥢模型训☄🛡练场景⛱中，数据加载🇾🇹、预处👨🐬理、参💹数同步等环节带🧾▫来的延迟，🇧🇳💞可占总训🌯◼练时间的35🦗%到60%📏🇰🇭。
他还点了🗃🏡一个很具👩🚒体的岗位🇸🇳🚹：数据官🇱🇷🇦🇫。或许还有一🇭🇷🇲🇹个具有启发🔙🧟♀️性的轶🇰🇬🇫🇯事，从 GPT🧂-3.5🚯🚌 到 GPT-🏧🧯4，人们注意到国💭👩🏭泛站群程序际象棋水平↕🚱有了很大提升🥅。回到你关🙄🇧🇴于编程的🧗♀️👄问题，我认为这🐟🌝同样是一🐯🎠个受限于旧🕞思维的例子😫🍾，因为⛺✳它不仅仅关🎪乎编程🐘，也不仅仅是编🐒☦程效率的提⌨升🆑。这背后的含义非🚲常明确：🕚过去两年AI行😑业最核心的矛盾是✒训练能🤪力不足，而💘今天越来越🇳🇨🧛♂️多企业开始面😕对另一组问🍭题，模型训😽🎯练完之后，如何推🗳🚸理、如何部🐍👊署、如何扩展、🎟如何控制成👜🎀本💂🎌泛站群程序。
