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DeepMind团队发布新突破：JEST数据筛选方法大幅缩短AI训练时间13倍，降低算力需求90%，使得大规模多模态预训练效率提升10倍。这一创新通过智能数据选择，类似图书管理员挑选适合模型的数据批次，减少迭代次数和计算量。研究显示，JEST在预训练数据上性能稳定，有望改变AI训练现状，并对能源消耗有积极影响。该成果由Talfan Evans等4名研究人员主导，论文已公开，展示了从专家型模型到通用模型的转化潜力。
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