【本期内容】

AIGC系列的第三期，我们邀请到了星尘数据的创始人「章磊」跟大家一起聊聊“数据”模块。AI的三要素算法、算力和数据中，数据很容易被低估和忽视。所谓的“garbage in, garbage out”即数据的质量与多样性将对算法模型的成败和上限产生重大影响。本次播客，我们将针对数据行业的需求变化，大模型时代下的潜在机遇等一系列问题进行深度讨论。

【对谈嘉宾】

李厚明：棕榈资本创始人

章磊：星尘数据创始人&CEO，国家语音及图像产品质量检验检测中心专家委员会专家。曾在华尔街、硅谷从事算法工作10余年，开发过世界首款股权投资机器人，2017年带领团队打造了中国首个自动化标注平台系统并进行商业化落地

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【你将听到】

00:54 星尘数据是一家什么样的公司？Derek个人经历介绍与创业原因

06:10 由金融从业者到技术领域创业者的感受分享

08:57 做好模型训练需要什么？结合算法、算力和数据发展状况看，数据策略是比较高的门槛

16:09 相关管控对于大模型训练会产生什么影响？如何训练模型做到公正性与无毒性？

22:11 AI 2.0时代下，数据训练与数据标注发生了什么样根本性的变化？

24:15 怎么看待数据标注行业国内外的竞争？目前海外数据玩家如Scale AI, Snorkel AI都在做什么？

28:09 怎么看待Hugging Face？AI基础设施层有哪些潜在的可能性？

34:49 星尘数据的团队特色

37:17 如果Derek是投资人，会怎么看星尘数据？

41:34 AI2.0 时代发展最好的和最坏的想象分别是什么？由自动驾驶的一些启发

47:00 星尘数据的短期milestone与长期展望

【关于我们】

棕榈资本，成立于2017年，累计陪伴数十个头部项目完成多轮融资，实现了从天使轮到独角兽的飞跃。我们致力于陪伴改变世界的新锐冒险家们一起成长，做他们融资和发展路上的最佳战友！

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