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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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二是,推进“国际消费中心城市”建设升级。将数字消费融入国际消费中心城市的建设布局规划中,借助信息网络化力量,积极引入国际优质消费商品和服务资源,将产品、技术、资本等多元消费元素进行数字化的超级链接、整合和创新,将城市打造成面向全球聚合、配置资源的数字消费运作“大平台”和“总枢纽”;加强本土化的国货“潮品”、中华“老字号”等品牌数字化转型和国际化输出,增强该城市在全球数字消费市场中的核心竞争力,吸引全球商品、资金、客户及购买力流入。

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    作为“数字中国”的一部分,推进教育数字化转型是贯彻落实科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略的重要先手棋。对所有高职职业学校来说,数字化转型都是新鲜事物,都在“摸着石头过河”,再加上数字化转型本身是一个极其复杂的系统工程,多数高职学校在数字化转型的过程中难免会遇到各种问题,甚至犯一些错误,有些错误的代价会比较大。因此,高职学校要在转型之际尽可能避免一些误区。

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