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虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。
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WWW,345071,COM1610年5月，利玛窦病逝于北京，终年59岁。据金尼阁(Nicolas Trigault)整理的《利玛窦中国札记》，利玛窦逝世时，众多朋友、“大臣们和其他地位很高的人们”赶来吊唁。抬棺进入墓地之时，“保禄博士(即徐光启)尤其悲恸……他对利玛窦神父尤其诚挚。他是一位高官显宦，但也悲伤流涕作为他友谊最后伤感的表示……”