<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>训练数据 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%95%B0%E6%8D%AE/</link><description>Recent content in 训练数据 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 05 Jul 2026 09:25:50 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%95%B0%E6%8D%AE/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>训练数据从哪里来？网页数据采集的技术流程与伦理边界</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-07-05-web-data-collection/</link><pubDate>Sun, 05 Jul 2026 09:25:50 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-07-05-web-data-collection/</guid><description>&lt;p>大语言模型之所以拥有广博的知识和流畅的语言能力，很大程度上是因为它们在海量文本数据上进行了预训练，而这些数据的主要来源之一就是公开网页。&lt;strong>从原始网页到可用于训练的高质量文本，中间要经过复杂的处理流程；而“公开可访问”是否等于“可以随意用于训练”，则引发了广泛的法律和伦理讨论。&lt;/strong> 了解这些，有助于理解大模型能力的来源和局限，也有助于企业在采集和使用数据时把握边界。&lt;/p></description></item></channel></rss>