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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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www,bet365v44,com学术方面，王志坚还是国家自然基金委通讯评审专家，中国振动工程学会动态信号分析专业委员会常务理事，中国振动工程学会故障诊断专业委员会理事，中国振动工程学会转子动力学专业委员会理事，中国现场统计研究会可靠性工程分会理事，《IEEE Transactions on Industrial Informatics》《IEEE Transactions on Industrial Electronics》《Mechanical systems and signal processing》《ISA Transactions》《Structural Health Monitoring》《Measurement》 《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》《Journal of Vibration and Control》《Journal of sound and vibration》 等SCI期刊的审稿专家，《振动与冲击》《电机与控制学报》《农业工程学报》《振动、测试与诊断》等EI期刊的审稿专家。