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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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一句“非导航规划”不能为平台脱责,平台应该承担主体责任,智能交通行业专家乔川龙博士认为,交通法规是具有强制性的,平台在规划骑手取送餐路线时,不应该规划逆行路线或者禁行路线。他建议,交通管理部门除了加大对骑手交通违法行为的整治力度之外,还应该对平台加以规范,勒令平台给予骑手正确的路线指引和相匹配的取送餐时间。必要时,交警部门可以约谈外卖平台,令其纠正。

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