聚焦人工智能高质量数据集建设与应用实践白皮书。本白皮书旨在为企业提供一套兼顾政策导向、技术方法与业务实践的高质量数据集建设参考,帮助企业围绕人工智能应用持续提升数据供给能力,推动高质量数据集在模型训练、知识增强、智能体及各类行业 AI 场景中发挥更大价值。随着大模型技术持续演进,企业智能化建设的关键问题逐步聚焦到数据基础:模型能否理解行业知识、适配业务规则、支撑场景判断,并在实际应用中保持稳定效果,很大程度上取决于企业是否具备持续、规范、可信的高质量数据供给能力。国家数据局《高质量数据集建设指引》指出,人工智能研发重点正由“重点优化模型架构”向“模型与数据协同优化”演进,高质量数据的作用日益凸显,并提出“‘人工智能+’行动到哪里,高质量数据集的建设和推广就要到哪里”。
聚焦人工智能高质量数据集建设与应用实践白皮书。本白皮书旨在为企业提供一套兼顾政策导向、技术方法与业务实践的高质量数据集建设参考,帮助企业围绕人工智能应用持续提升数据供给能力,推动高质量数据集在模型训练、知识增强、智能体及各类行业 AI 场景中发挥更大价值。随着大模型技术持续演进,企业智能化建设的关键问题逐步聚焦到数据基础:模型能否理解行业知识、适配业务规则、支撑场景判断,并在实际应用中保持稳定效果,很大程度上取决于企业是否具备持续、规范、可信的高质量数据供给能力。国家数据局《高质量数据集建设指引》指出,人工智能研发重点正由“重点优化模型架构”向“模型与数据协同优化”演进,高质量数据的作用日益凸显,并提出“‘人工智能+’行动到哪里,高质量数据集的建设和推广就要到哪里”。
聚焦人工智能高质量数据集建设与应用实践白皮书。本白皮书旨在为企业提供一套兼顾政策导向、技术方法与业务实践的高质量数据集建设参考,帮助企业围绕人工智能应用持续提升数据供给能力,推动高质量数据集在模型训练、知识增强、智能体及各类行业 AI 场景中发挥更大价值。随着大模型技术持续演进,企业智能化建设的关键问题逐步聚焦到数据基础:模型能否理解行业知识、适配业务规则、支撑场景判断,并在实际应用中保持稳定效果,很大程度上取决于企业是否具备持续、规范、可信的高质量数据供给能力。国家数据局《高质量数据集建设指引》指出,人工智能研发重点正由“重点优化模型架构”向“模型与数据协同优化”演进,高质量数据的作用日益凸显,并提出“‘人工智能+’行动到哪里,高质量数据集的建设和推广就要到哪里”。
覆盖 2026 年,全文约 124。
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适合战略规划、产品经理、行业研究员等读者参考。
重点分析了人工智能等议题。