提升模型精度的关键是：高质量数据积累，及基于实验数据自动迭代的active learning系统。余论介绍道，训练数据主要包括三类：文献与专利数据；与学术机构合作授权的实验室数据；内部实验平台产生的高通量湿实验数据。其中，自有实验平台不仅积累了成功的验证数据，也沉淀了“失败”的负样本数据。这些稀缺的内部反馈，让AI系统在迭代中更加精准。
也就是说，他们的AI耳机和手表不像是工具，更是一名“AI助理”——用户只要动动嘴嘴，就可以让耳机在购物软件里比价、买东西，或者是打车和订票，让它安排日程等等。
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但现实中的合作往往不是这样。当下的AI企业还在以互联网时代的方式来管理这些顶尖人才，习惯于以管理者的姿态来驱动这些顶尖人才违背自己的技术愿景，服从于企业竞争的需要。但就像我们前面所分析的，在技术突破依然能左右AI行业竞争走向的时候，顶尖人才就还有足够的筹码来对抗这种管理需求。
“希望不仅能从课本里了解中国，有一天也能真正走进中国”
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