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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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比如,健身类预付式消费中,消费者遇到商家股东变更、教练辞职或更改使用规则等变动,难以保证最初承诺的服务。在旅游类预付式消费中,则出现有效期内预约难、限制多、无法正常使用、未按合同约定标准服务等情况。在电商平台上,预付式购物卡有时会出现充卡后被限制购买、限制下单且不退卡内余额等问题,让消费者措手不及。

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    二是,打造数字文化消费特色品牌。深度挖掘地方经典文化、生态旅游景点和特色地标等资源,借助各类文化IP形象、故事等热点,加强数字消费产品与文化IP联名合作,积极探索“文化+旅游+数字”“文化内容+”“数据+”等多样化数字文化消费模式,以点带线、全域联动地打造极具地方特色的数字文化品牌;同时,通过直播电商、云端带货、短视频、社交电商等方式,多维度展示各地特色文化产品全貌,加大对数字文化特色品牌的宣传和舆论引导,促进数字文化特色产品的智慧零售。

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