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也正是因為此，合成數(shù)據(jù)，被稱為大模型的“數(shù)據(jù)永動機”。

當(dāng)前，除了3D視覺領(lǐng)域，許多領(lǐng)域也都因通用數(shù)據(jù)缺乏和噪點多等問題，開始嘗試使用合成數(shù)據(jù)。但也有對合成數(shù)據(jù)抱有強烈質(zhì)疑的觀點，稱如果沒有經(jīng)過精心調(diào)試，在訓(xùn)練時大量使用，會引發(fā)模型崩潰，造成不可逆的缺陷。

從技術(shù)演進的角度，合成數(shù)據(jù)不會是大模型的唯一解。

但賈奎指出，“沒有找到更好的辦法之前，合成數(shù)據(jù)就是目前能夠解決實際問題的最好辦法。如果還采用人力堆砌的真實數(shù)據(jù)，在包括3D視覺在內(nèi)的很多領(lǐng)域，AGI（通用人工智能）永遠不可能實現(xiàn)?！?/p>

打破AI的商業(yè)化“魔咒”

在機器視覺領(lǐng)域，對合成數(shù)據(jù)的需求更加旺盛，生成式AI 2.0能夠釋放的價值也就會更大。

作為機器視覺非常重要的感知手段，3D視覺對于合成數(shù)據(jù)的需求就十分迫切。