1月13日新闻，马斯克在CES时期接收采访时指出，事实天下能用来练习AI模子的材料，曾经耗费的差未几了。马斯克表现，基础上，AI练习曾经将人类累计的常识全数耗尽，而这个时光点就是客岁（2024年）。马斯克的这一观念响应了OpenAI前迷信长Ilya Sutskever在客岁12月呆板进修集会“NeurIPS”上的说法，Sutskever事先表现，AI工业可能耗费的数据曾经到达了高峰。面临事实天下数据的干涸，马斯克表示分解数据（synthetic data）将是将来的开展偏向。他指出，弥补事实天下数据的独一方式就是分解数据，由AI自行天生用于练习的数据，经由过程分解数据，AI将可能为本人打分，并开展自我进修的进程。现实上，很多科技巨子曾经开端应用分解数据来练习AI模子，微软、Meta、OpenAI及Anthropic等企业曾经在其AI模子练习中普遍利用分解数据。科技市场研讨机构Gartner估量，2024年AI及剖析名目应用的数据中，约60%是分解数据。比方，微软在1月8日开源的AI模子“Phi-4”就是经由过程分解数据联合事实天下数据停止练习的，谷歌的“Gemma”模子也采取了相似的方式。Anthropic应用局部分解数据开辟了表示最佳的体系之一“Claude 3.5 Sonnet”，而Meta则应用AI天生数据来微调其最新推出的Llama系列模子。【起源：快科技】