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相较于现在来说规模非常小，数据可控、干净，因此人们并不担心机器学习模型会受到恶意引入的训练集的影响。1990年代后期常用的训练机器学习模型的数据集MNIST，只包含了60000张训练图片和10000张
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型追求或者训练的目标。GPT是使用自监督学习的方法训练大模型，再做一些调试，使其适用于小数据集，以接近人的品位或者接近人的风格，“这实际上是被动式的学习。” “现在有一些人会说GPT在毁灭人类，这是个
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的人类智能时代，事实数据的生产、流通也未成为一种独立的经济活动，因此，法律也没调整的必要。在这种小数据时代，任何人可自由采集或获取数据，持有和使用数据，一旦公开就被视为可自由利用的公共物品。但是，在人
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万倍。在数据效率上，从大数据中得到统计规律之外，人们需要思考，如何从小数据中发现逻辑性，形成概念，抽象出原则。■ 财新 钱童 整理
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通也未成为一种独立的经济活动，因此，法律也没调整的必要。在这种小数据时代，任何人可自由采集或获取数据，持有和使用数据，一旦公开就被视为可自由利用的公共物品。但是，在人类进入到机器智能时代（大数据时代
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政行为全部纳入监督体系。用数据科学的话来说，这是“小数据”时代的通病。信息技术的进步改变了这种局面。从理论上说，我们第一次在技术上有能力去全面记录每一件事（想想“IPv6，为每一粒沙提供一个IP地址
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己。 我找的书是和周易相关的，一找便找到三四本，易与人生、易学发扬之类的名称——我绝非认为、也绝不敢认为以品茶为爱好的人，必伴有对易学的爱好，或这一倾向有多么显著，只是在我私人的小数据库里，这种机会不
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管，促进中小数据企业的蓬勃发展。三是逐步明确数据权属。初期确权宜粗不宜细，建议先区分数据人格权和财产权。明确人格权归属信息主体，将个人隐私保护贯穿数据应用始终。数据处理者享有合法财产权益，财产权具体分
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