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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。
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。
市消保委副秘书长唐健盛也认为，“强实名制”在目前阶段的确是一种能防止黄牛倒票的有效举措，同时，也应当匹配一套与之对应的退改签流程和做法，“无论是体育赛事的举办方还是演唱会的举办方，我觉得都有必要去改进他们的退改签的流程和做法。我们认为，消费者如果说出于一些偶发性的，比方说他突然受伤等等原因，希望经营者通过个案处理，能够把消费者的正当需求解决好。“
教育数字化转型的核心是实现数字技术与教育的完美结合，将数字技术应用到教育中，创新教育模式，推动智能化教育发展。数字化技术可以为教育提供更便捷，个性化的服务，从而改善教育资源分配不均的局面。智能化是为了建立数字化业务流程，提升学习者的体验，提高教育服务效率；个性化的目的是利用业务重构与创造新的数据驱动模式给学习者提供更好的服务和体验。