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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。
点校本“二十四史”修订工程已经启动18个年头，为何进度相对较慢？张继海回应道，修订工程并不是简单地对原点校本做一些规范体例、修改编校错误的工作，实际上很多史书，在底本、校本选择，他校文献的补充、已有成果的吸收、校勘尺度的调整等等方面，提升空间巨大，有多部史书修订实际上相当于重做。因此，点校本“二十四史”修订的难度，可以说并不亚于最初的点校工作。
曹华介绍，近些年，随着人们生活水平提高，市场再次出现老口味热。政府、企业和相关人士，开始着手寻找种子。原丰台区卢沟桥种子站的王振林，从20世纪80年代起，便把种子收集起来放在房柁上，每隔几年繁殖一次，后来家里有了冰箱，就用塑料袋包好种子冷冻储存。2009年，他将核桃纹白菜、七叶茄等种子，无偿提供给北京市农业技术推广站，帮助一些老菜“重出江湖”。“种植‘老口味’蔬菜和粮食作物，确实比杂交品种所花费的生产成本要高。但是我认为，定位于‘老口味’的蔬菜种植基地，必须得种出完全符合传统风味的菜，绝不能打半点折扣。因为人只有吃到儿时的味道，才能和过去时空有一个奇妙的连接。”曹华说。
北京师范大学考试与评价中心主任刘嘉曾在接受中青报·中青网记者采访时提到，一方面保留少数艺术院校的校考，为顶尖的艺术精英人才脱颖而出畅通渠道，体现精细化；另一方面开展“规范、高效”的省级统考，让更多高校能够选拔到专业基础好、文化底子厚、发展空间大的优秀学生，“这恰恰是大规模统一选拔性考试可以做到的，也是擅长的”。