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1. 微小数据策略:从量变到质变
Alaya AI 正在推动从“大数据”到“精准数据”的范式转变。通过群体智能筛选高价值数据样本,这一策略使得训练模型的效率显著提高,且能耗大幅降低。该策略特别适用于医疗、金融等高质量数据稀缺的领域。
2. 数据民主化基础设施
传统AI数据市场由 Scale AI 等大型公司主导,中小开发者往往面临高昂的渠道费用。这些费用主要来自平台的中介成本,导致小型团队或个人开发者需承担比大规模企业更高的成本。Alaya 正在努力打破这一局面,为中小开发者提供更具成本效益的选择。
3. AGI 时代的底层支持
随着多模态大模型的发展,对跨领域、多维度标注数据的需求呈指数级增长。Alaya AI 的分布式网络能够快速响应这类需求。例如,Alaya AI 通过其平台支持采集和标注文本、图像和音频等多种数据类型,帮助加速标注过程,显著缩短标注周期。