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目前,大模型的回答路径基本遵循input-output的方式,在面对复杂任务时表现不佳。反之,人类会遵循一套有条理的思维流程,逐步推理得出正确答案。这种差异促使人们深入思考:如何才能让大模型“智能涌现”,学会像人类一样“一步一步思考”?
清晨,智能音箱根据指令-播放音乐;驾驶途中,车载助手同步处理导航与来电;智能会议工具无缝切换多语种对话……语音交互技术正快速融入生活。然而,用户对于对话体验追求更自然、更流畅,实时理解,动态响应 。实现这一目标的关键,是高质量的全双工分轨语音数据集。
大模型通常需要海量的高质量OCR训练数据进行预训练,方能实现精准的识别能力。数据堂深耕OCR领域多年,构建了上千万张OCR成品数据集,覆盖50+语种、多版式、多场景,全部经过人工标注,为AI模型训练提供了关键的数据支撑。
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