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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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