技術。

這項技術是騰達目前具備，但同時還是需要的。

因為AI的學習與成長，需要依賴的就是龐大的資料庫。

沒有龐大的資料庫，AI什麼都不是。

再怎麼精妙的模型和，都需要龐大的資料庫。

而這個龐大的資料庫，又必須精挑細選資料來源。

優秀的資料可以幫助AI更加快速地成長，達成想要的目標。

反之，垃圾的資料庫很有可能會導致AI倒退。

拿圍棋界的阿爾法狗舉例。

就算是一開始阿爾法狗什麼都不會的時候，背後的團隊也絕對不可能給它喂兩個臭棋簍子下出來的對局。

喂的資料，一定是經過精挑細選的高水平對局。

到了阿爾法狗天下無敵的時候，人類的棋局也不會再往它的資料庫裡餵了。

為什麼？

因為這個時候，哪怕是人類頂尖高手的對局喂進去，那都屬於汙染資料庫了。

那麼新的問題來了，如何精挑細選優秀的資料喂進去呢？

圍棋這種還好，可以透過人工的方式把資料喂進去。

那更加複雜的模型呢？

兩個方法。

第一個，繼續加人。

核心成員不夠，那就外包團隊。

每個人在輸入圖形驗證碼的時候，都相當於是他們人工智慧的外包團隊，幫他們喂資料。

第二個，讓其他經過簡單訓練的AI幫忙篩選一遍資料，將一些汙染能力比較強的資料給篩出去。

這就需要用到大資料統計分析技術了。

這個技術非常地籠統，應用也非常地廣泛。

短影片平臺給使用者的喜好打標籤，分析使用者喜歡的影片型別，就是這項技術的應用。

將資料餵給Gpt這樣的人工智慧之前，也要經過預先的資料分析。

但就這兩樣的資料分析，完全又是兩個方向的資料分析。

雖然名字一模一樣，實際的內容和具體的技術又南轅北轍。

陳騰開啟系統給的大資料統計分析技術。

在技術原理之前，系統還貼心地附上了介紹說明。

“總算是有能看懂的了。”

陳騰詳細地看了一遍這個介紹說明，發現系統給自己的這項技術非常全面。

文字、語音、影象、影片……以及其他各種各樣複雜的資料處理技術都有。

“這個技術好啊。”

陳騰讚歎。

人工智慧從訓練到使用一共三步。

資料選擇——資料處理——人工智慧學習訓練。

有了系統給的這項技術，不管是想要訓練什麼型別的人工智慧，在第二步上都會省下很多很多的時間。

“看來他們有的學了。”

陳騰又往下拉了拉剩餘的內容。

剩餘的內容足足有數千頁，且都是比較複雜的內容和理論。

這些東西想要研究明白，就不是短時間內可以做到了。

不過要是學明白了，騰達的人工智慧也會向前一大步。

陳騰看完這項技術，目光落在了第五個獎勵上。

【第一代FNct架構方案】。