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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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问鼎娱乐吴智深先后当选美国土木工程师学会、日本土木学会、国际建筑纤维增强复合材料学会、ISHMII等国外国际学会协会会士，担任可持续性材料及结构国际期刊（IJSMSS）主编以及Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering（CACIE）、Structural Health Monitoring(SHM)等10种SCI期刊的副主编、编委。