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高雪峰在分享中指出，在机器学习领域，长期以来存在着两种主要的架构理念之争：Model-Centric（以模型为中心）与 Data-Centric（以数据为中心），这两种路径的核心目的都是为了提升模型的性能与效果2024年新奥门天天开彩免费资料。当我们把这个目标再提升一个维度，为了衡量智能化技术在具体应用场景当中体现出来的性能与效果的好坏，同样会有 Model-Centric 与 Data-Centric 两种路径。前者是以模型、算法为核心，将各种企业自身的数据围绕着模型来发挥其价值，不管是简单的 RAG 技术的实现，还是将企业数据对模型进行微调等等。后者则是以企业本地的数据为核心，将其转化为企业的知识，再结合各种不同模型的能力，解决企业各种智能化的需求。在当前非常多的行业场景实践尝试当中，Data-Centric的理念路径更加有效地解决了企业当前智能化场景落地所遇到的各种困难。
