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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。
“我认为以数据库为代表的系统结构能力还是很重要的。从学生成长的角度看，能有一个很强的系统能力，他将来的职业发展会非常好。”作为此次大赛的优秀指导教师之一，中国人民大学信息学院计算机科学与技术系主任、博士生导师柴云鹏教授非常看好数据库行业的发展，“近几年，随着国家的重视以及技术的高速发展，未来基于AI技术或者大模型还可以做自动运维、故障根因分析等尝试。这些对大数据的产业来说，都是很强的增量。”
据她了解，培训班里除了像她女儿这样的专业艺考生，也有很多文化课成绩不好的普通高中学生，“为了走捷径而不是热爱艺术”，就挤到这条路上，培训几个月就去参加统考，技术不行，就靠“死记硬背”，背着色，背石膏像某个角度的画法，完全用应试化、机械化取代自己对艺术的感悟。最极端的例子是，有考生统考成绩很好，但是平时在培训班里画得很一般。
四是强化要素保障，优化发展环境。围绕康复辅助器具、智慧健康养老等重点领域，谋划一批前瞻性、战略性科技攻关项目。保障养老服务设施和银发经济产业用地需求，支持利用存量场所改建养老服务设施。鼓励各类金融机构加大对养老服务设施、银发经济产业项目建设的支持力度。推进人才队伍建设，健全数据要素支撑，依法严厉打击涉老诈骗行为。