近年来，"算力、算法、数据"一直被视为人工智能发展的"三件套"。然而，随着人工智能模型规模的不断扩大，如何获取和合成海量数据成为亟待解决的关键问题。
GPT-4背后的20T数据
GPT-4是人工智能语言模型的最新代表，其训练所用的数据量达到了惊人的20T，相当于约500万本书。然而，互联网上已无法提供如此海量的数据。
合成数据：突破数据瓶颈
面对数据瓶颈，合成数据成为未来模型训练的重要基石。合成数据是指利用算法和技术生成具有真实世界特征的数据，从而弥补真实数据不足的问题。
IDEA语境图谱技术
IDEA团队研发的语境图谱技术解决了过往文本数据合成方案多样性不足的问题。该技术通过引入"指导手册"和图谱，指导用于合成的语境采样，为大模型持续带来能力提升。
DINO-X: 开放世界目标检测
DINO-X是IDEA研究院发布的通用视觉大模型，实现了开放世界目标检测。通过结合通用识别技术，该模型可在不重新训练的情况下边用边学，支撑多样的B端应用需求。
具身智能应用
IDEA研究院与腾讯、美团、比亚迪等企业合作，探索具身智能技术在人居环境、无人机、工业机器人等领域的应用。
结论
合成数据将成为未来模型训练的基石，突破数据瓶颈，为人工智能的发展提供新的动力。随着算法和技术的不断创新，合成数据将为人工智能应用开辟更广阔的前景。
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