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“一开始，数智人说话时，身体总是在摇晃，还不会眨眼睛。”华东师大软件工程学院工程师徐刚负责蒋院士数智人的形象驱动部分，他告诉记者，由于蒋院士生前视频资料多为公开场合的讲座、演讲、发言等，表情相对正式，所以机器对其形态进行学习时，往往捕捉不到“眨眼睛”这个动作。后来，团队成员一方面联系家属收集院士的日常生活视频，另一方面修改后台算法，解决数智人说话时眼神和身体不自然的问题。
《行动计划》提出一个引人瞩目的表述——“数据要素×”，大力部署实施“数据要素×”行动并列出重点推进的12个领域，要求充分利用中国海量数据资源、丰富应用场景等优势，以数据流引领技术流、人才流、物资流等，实现知识扩散、价值倍增，催生新产业、新模式，为推动高质量发展、推进中国式现代化提供有力支撑。《行动计划》明确提出到2026年底数据要素应用总体目标，其中包括打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%。
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。
吴智深2005年起担任东南大学博士生导师，2006年城市工程科学国际研究中心主任； 2009年江苏省玄武岩纤维工程中心主任；2010年东南大学校长特别助理，学术特区城市工程科学技术研究院院长，土木工程学院学术委员会主任，一级学科学术带头人；2011年任玄武岩纤维生产及应用技术国家地方联合工程研究中心主任，国家预应力工程技术研究中心工程技术委员会副主任委员；2013混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室主任，2018年东南大学校务委员会副主任。