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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。
——如何走好新的长征路。我们现在常说“百年未有之大变局”，实际上就是在新的历史条件下，面临的一个又一个新情况、新问题、新挑战，对我们来说就是面临着各种艰难险阻。面对这些新情况、新问题、新挑战，即艰难险阻怎么办？黄如军认为，一个重要方面，就是要发扬伟大的长征精神，铭记前辈的光辉历史和光荣传统，继承他们用以战胜敌人的坚强的、坚定的理想信念，我们就一定能够冲过各种激流险滩、战胜各种艰难险阻。
展望2024年，陈建华认为，高股息板块仍存配置机会，但板块内个股或出现分化。就机会的角度而言，随着监管机构持续推动长线资金入市，资金对高股息板块的配置需求预计将明显增强，同时伴随国内经济逐步告别高速发展，成熟行业竞争格局进一步优化，资本开支下降使其增加现金分红的能力增强，这样将增强此类个股的配置价值；而从分化的角度看，随着板块的上涨，部分业绩增速偏低或增长缺乏持续性的个股将面临股息率下降的局面，这将逐步降低其配置价值，后期兼具业绩增速及持续的高分红板块个股将有望受到资金持续关注。
电子科技大学“边缘OB”队的王冠骅用“计算机科学皇冠上的一颗明珠”来形容自己心中的数据库。王冠骅和两位队友刚升到研一，参加比赛后3人都感受到了实打实的助益。“一方面是从专业角度来看，面对大型项目如何调试，怎么通过看日志解决问题，学到了更多思路；另一方面是心态上的变化，无论遇到多大困难都不要放弃，最后一秒都有可能出奇迹。”队员庞泽云说。