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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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必赢国际437官网娱乐也要看到，我国资源型地区数量众多、分布广泛且类型多样。拿资源型城市来说，有成长型、成熟型、衰退型和再生型等类型。资源富集地区面临着可持续发展压力较大的问题，独立工矿区和采煤沉陷区面临着较为突出的发展不平衡不协调问题，资源枯竭城市则亟需破解内生发展动力不足的困境。可以说，各资源型地区的实际情况不同、发展条件各异，决定了转型发展的路径不能千篇一律，更不可能“一招鲜吃遍天”。久久为功推动资源型地区焕发新活力，在既有成绩和基础之上，需要继续在因地制宜探索转型发展新路径上下功夫，分类施策。做好“精准”文章，坚持“一把钥匙开一把锁”，是蹚出新路子、实现华丽转身的必然要求。