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Gate 广场创作者新春激励正式开启，发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与：
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活动时间：2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/49112来Gate广场发帖分享你的GateAI 使用感受，赢丰厚奖励！
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📌 如何参与？
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2️⃣ 在广场发帖，带上话题 #我的GateAI使用体验，帖文需附上使用GateAI页面的截图
3️⃣ 创作内容表达使用感受、建议等不限
3️⃣ 帖子内容 不少于 30 字，且仅带本活动话题标签
GateAI上线详情：https://www.gate.com/announcements/article/49070
活动截止时间：2026/01/15 18:00（UTC+8）
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投票截止：1 月 20 日 10:00（UTC+8）
详情：https://www.gate.com/announcements/article/48693
OpenAI砸一亿美金收购一家成立仅一年、团队只有4人的医疗数据公司——这个数字差异本身就很能说明问题。
看似不合理的估值背后，其实藏着AI应用落地最关键的那一环。
这家叫Torch的公司做的事儿看似简单：医疗数据的清理、标准化、整合。但恰恰就是这种"脏活累活"，成了2026年AI应用爆发的临界点。
为什么？因为现在的LLM再强，也扛不住数据质量不行这个致命伤。真正的瓶颈根本不在模型本身，而在context engineering——也就是怎么给AI喂最有用、最干净、最相关的数据。
医疗这个行业数据特别复杂，格式五花八门，标准化难度大，这正是Torch擅长的。而一旦这个问题被解决，不仅是医疗领域，其他行业的AI应用都能跟着受益。
换句话说，OpenAI不是在买一家公司，而是在补齐AI应用链条上最后那块拼图。数据整合做好了，LLM的潜力才能真正释放出来。