AI技术发展：变的是数据来源，没变的是数据质量

需求一直在那里，但是一直没被满足好。

以前的数据散落在各处，就像大众点评上找餐厅，我们通过搜索引擎获得了一些坐标，并前往去寻找。

现在的数据则被汇聚到了模型里，就像一个中央厨房，我们可以随时打开一份预制菜，在家食用。

但是预制菜单，就是不太新鲜，所以我们做了定期更新RAG，MT AI 预训练，获取新鲜的实时信息。

大到金融、医疗，小到生活百科，我们的需求一直是高质量的数据，高质量的信息。但需求从未被满足。不管是模型预训练的数据，SFT的数据，还是RAG的数据，质量都是第一性原理。

好数据出好结果，没有捷径，从未改变。

前几天和一位朋友事吃饭，他说了一句金句

最近的 AI 资讯真是噪音。

原因是 AI 技术的进展很小，可用性也不高，关注这样的资讯，反而不如花时间深度思考和执行 。

这句话其实得很多人的共鸣。

本质是因为每个人所需要的好数据也是不同的。

自己不需要的信息，其实就是噪音。

人们需要的从来不是那么多信息，而是自己关心的信息。

如果 AI 对你的兴趣有足够多足深的了解，就会成为比推荐算法更强的推荐引擎。

需求如山，而山，一直在那里。