采取了一系列硬核辦法，預(yù)練習(xí)數(shù)據(jù)規(guī)劃過(guò)于巨大 ，

一起，

若是再被加以亂用 ，讓模型更公正 、

其間，或不契合現(xiàn)實(shí)的內(nèi)容，

與第三方協(xié)作獲取答應(yīng)的數(shù)據(jù)

需求著重的是，一切自家AI生成內(nèi)容 ，底子無(wú)需獲取個(gè)人信息用于練習(xí) ，此外