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短剧在内容上走向精品化，而在行业发展上则走向主流化和合规化。咪咕公司咕咕工作室总经理马迪分享了她的观察：“在主流化层面，短剧首先是得到了用户的认可，比如快手的短剧用户就达到2.7亿。其次是得到行业的认可，各大头部平台入局短剧市场，各大影展也会单独开设微短剧的单元。第三是得到了品牌的认可，更多品牌愿意投放短剧。至于合规化，不少地方都针对短剧成立了相应的监管部门，推出了相应的激励政策。这其实都有利于短剧的发展，帮助它从新兴业态步入成熟。”
在某平台，“×××食品旗舰店”位居薯类制品店铺排行第一，其售卖的一款“带皮小红薯”在介绍页面标明“农科院出品”，当记者询问客服这是哪家农科院生产的，客服并没有给出明确回复，只是称“以链接为准，我们这边不显示”，然后继续推荐其他产品。随后，记者根据其发货地河北省沧州市，咨询了该地周边地区的农科院、科学研究院所，其工作人员均表示不清楚该产品。
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。
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。