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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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那时采用的,是如今直播中普遍使用的数字技术——需要一个真人在后台讲话、做动作,再由电脑合成声音和形象——还不是真正运用大模型算法的数智人。这种技术,一方面对“演员”表演技术要求高,要能模拟老校长的言行举止,另一方面对前台数字形象制作的要求也高,很难做到“生动”,数字形象可以说话,但无法做到与人对话。

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    此外,青年的多样化需求还体现在不同年龄阶段对住房有着不同需求。调研报告指出,青年在初入职场、稳定收入和成立家庭等不同阶段住房需求并不相同,但是目前的政策对青年在人生转阶段“过渡性”的换房需求缺乏设计和考虑,不够精细。报告建议,针对青年成长的不同阶段,制定“一张床、一间房、多间房、买套房”的阶梯式青年住房支持体系,以满足不同身份、不同年龄青年人的住房租房需求。

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