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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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利来ag,8am北京师范大学考试与评价中心主任刘嘉曾在接受中青报·中青网记者采访时提到，一方面保留少数艺术院校的校考，为顶尖的艺术精英人才脱颖而出畅通渠道，体现精细化；另一方面开展“规范、高效”的省级统考，让更多高校能够选拔到专业基础好、文化底子厚、发展空间大的优秀学生，“这恰恰是大规模统一选拔性考试可以做到的，也是擅长的”。