各种类型的数据库或信息库在AI标准化训练中具有以下不同的功能：

- 图像集：用于视觉任务，如图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。
- 语言语料库：包含人类语言的文本数据，用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。
- 文本语料库：包含非语言的文本数据，如数字、代码等，也可用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。
- 视频数据集：用于视频理解任务，如动作识别、行为分析、视频跟踪等。
- 音频数据集：用于音频任务，如语音识别、说话人识别、情感识别等。
- 其他形式的数据集：如传感器数据、地理位置数据、社交媒体数据等，可用于不同领域的任务，如物联网、地理信息系统、社交媒体分析等。

这些数据集通过人工标注、自动标注、网络爬虫等方式来获取，并且需要经过预处理和清洗等步骤后才能用于模型的训练和评估。同时，大规模的数据集对于提高模型性能和准确性至关重要，因此需要定期更新和维护以保证数据的质量和多样性。
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