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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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乐鱼体育官网下注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”。