应用问题

【摘要】AI大模型的训练、推理及应用落地都需要大量的数据，其数据具有参数和数据量大、质量要求高、行业垂直属性强、资源消耗大等特点，由此带来的个人隐私泄露、数据中毒、数据篡改等数据安全风险已成为业界必须应对的重要议题。目前大模型的规模化应用还存在成本、性能、安全和商业变现等问题，其中的数据要素价值有待进一步挖掘。如何将大模型中的价值数据转化为可量化、可交易、可持续增值的资产，并推动大模型产业和数据要素市场的高质量健康发展，是当前大模型平台方、数据持有方、数据使用方和数据监管方等多元主体共同关心的话题。...

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