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过去经常要钻鸡窝、鸡笼，现在通过电子监控设备和大数据分析，就能了解每只鸡的状态。鸡头有没有探出鸡笼吃饭、叫声是不是脆响……这些都是曾另超判断鸡健康状态的参考，“我们场养殖着孵化雏鸡1.3万只和成年鸡7000只，每只鸡在入笼前，都会在翅膀和脚胫处佩戴一个身份证，上面的编码和鸡舍的‘电子门牌号’匹配。饲养员们手持仪器，每日喂养油鸡的时候就会顺便将信息录入系统，为后续科研做数据支撑。”
门店负责人介绍，消费者既可以在门店挑选，也可以在线上下单；既可以选择置换旧车，也可以直接购买新车，手续都能在门店完成。针对消费者担心的车况问题，门店会对每一辆二手车做“体检”，出具专业的检测报告，让消费者买得更明白、更放心。车辆交付前，门店还会再次进行整备，让消费者享受更优质的车况体验。
中山大学附属第一医院器官移植团队耗时10年研发“无缺血肝脏灌注系统”，实现原理与技术创新突破；奇点医疗科技(广州)有限公司推进医院科研成果转化，进行设备研制生产；供应链厂商根据企业要求与临床反馈，不断改进完善模具和零部件，帮助产品迭代……医疗器械零部件繁多，对精密度和可靠性要求较高。一款医疗器械的诞生，既需要研发领域多学科、跨领域、跨地区的协同创新，也离不开生产环节上下游企业的通力配合。
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。