你是否曾经想过大多数AI训练数据是如何获取的？通常是批量数据集，做一次后就存放起来。其实有一种更好的方式。

感知机网络完全颠覆了这种模式——它运行一个持续的、由人验证的数据基础设施。其机制如下：分布式节点并行工作，实时收集和验证数据。但关键在于：人类被嵌入到流程中，确保细微差别、边缘情况和上下文的准确性不被遗漏。

这种方法之所以重要，是因为机器擅长捕捉模式；人类擅长理解意义。通过结合两者，你可以获得不仅数量庞大，而且真正可靠的数据。