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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。
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。
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。
为什么中链脂肪酸和长链脂肪酸有这么大的差别呢？从原理上看，中链脂肪酸和长链脂肪酸在代谢过程上有点儿像两条不同的上班路线。想象一下，长链脂肪酸是个规矩的上班族，它被小肠吸收后，得先乘坐淋巴系统的公交车才能到达血液循环的地铁站。而中链脂肪酸则像是个潇洒的自行车骑手，直接就能骑上自行车进入血液循环的高速公路，省去了等公交的麻烦，自然就快多了。