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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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2023年是三年新冠疫情防控转段后经济恢复发展的一年。这与过去三年面临疫情冲击的局面有很大的不同。2020年中央经济工作会议强调推动经济持续恢复,2021年中央经济工作会议强调着力稳定宏观经济大盘,2022年中央经济工作会议强调推动经济运行整体好转,2023年中央经济工作会议明确提出巩固和增强经济回升向好态势。这表明中国经济已进入趋势性恢复的轨道。

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    “伴随着电动化和智能化的技术变革,新冒出来很多的竞争对手。因为在技术的变局当中,很多增量的零部件与传统的零部件相关性是在降低的,甚至于无相关性,在这种情况下新进入者也非常多,这些对传统的格局是一个打破。主机厂自己想做的东西越来越多,所以现在的格局是新进入者、传统的零部件公司和主机厂三方混战。”前博世中国总裁陈玉东在接受第一财经记者采访时说道。

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