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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。
要以“如我在诉”的意识办好关系民心向背的“小案”，在管不管、是与非、宽或严等法官依法行使自由裁量权的空间内，秉持司法良知，融入敢于善于引领法治进步、助推时代发展、满足人民期盼、促进社会公众法治意识养成的时代内涵，作出恰当的选择、裁判。“须时刻牢记，裁判是否公正，‘感受’的主体只能是人民群众，而不是裁判者自己。”
“人类产生的有效信息，包括大量高价值信息可能不一定是互联网数据，而是沉散在各行各业里的数据。”商汤科技发言人说，“怎样更多汇聚数据，设计更多、更好的网络结构，用更多的计算资源去支撑更大容量的高质量语料，产生更强的智能，是一个至关重要的问题。”这位发言人认为，要解决语料问题，不仅要靠增加语料总量，还需要提高语料质量，甚至要考虑完善数据交换机制，推动人工智能数据基础设施化。
澎湃新闻（www.thepaper.cn）注意到，教育部、国家体育总局2021年9月曾发布了《关于进一步完善和规范高校高水平运动队考试招生工作的指导意见》。意见提出，有关高校要紧紧围绕高水平运动队工作定位，在奥运会、世界大学生运动会项目（包括足球、篮球、排球项目等）范围内，按照教育部评估确定的项目，结合学校实际，根据本校运动队建设规划，确定运动队招生项目和招生计划。