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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。
在箭扣长城，143号敌台二层北侧的垛口墙已经倒塌。倒塌的墙砖仍以原砌筑方式整齐地铺在地面上，为解读垛口墙的病害原因提供了依据。“在保证长城本体结构安全的基础上，我们将这面墙的坍塌状态完整地展现出来。”箭扣长城修缮设计负责人赵鹏介绍，现场将设立保护说明牌和二维码，让公众更直观地感受长城的历史演变。
对科学研究“人工智能驱动范式”的前景，金力进行了乐观展望，认为这一范式是实现科技原始创新的利器，比如，在大数据支撑下，人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶，在近日举行的一个论坛上，国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。
而在陕西果业集团洛川分公司内，一箱箱整齐的苹果正自动运行在入库轨道上，旁边的工作人员一边操作着控制面板，一边紧盯着入库后的监控。“这些苹果正在进入的是自动化冰温立体气调库，具有贮藏体量大、锁温保鲜效果强、全程自动化高效出入库作业等优点，并实现了无任何污水、废气排放的环保无害化运行，可节约结构冷耗13.9%。”陕西洛川苹果有限公司工作人员申小梅介绍，气调库采用了多项专项技术，可实现一年四季无间隙供货。