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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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budingmh身为挤在“高考大省”独木桥上的学生之一，艺考是李健当时能寻到的最好的路。如今，他已经以艺考为起点进入了艺术学领域，又跨专业到了教育学。但回顾18年前从农村走出来的自己，他也不得不感慨，如果当时没有参加艺考，在河南，他的高考成绩很难帮他进入心仪的学校，更别提能在学术道路上走到这么远了。他还记得自己当时的中学老师，会在班里劝很多成绩一般的学生去试试“学艺术”。