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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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香港内部精准码料十码对于扬科维奇来说，国足的每一场比赛他都面临一道选择题。在首发阵容的设置上，是以稳为主后发制人，还是派上技术型球员提升技术含量？过去的两场世预赛和亚洲杯首战，无论对手强弱，扬科维奇都选择了前者，在技术型球员体能不足以支撑全场的情况下，将决胜时刻留在下半场的最后时刻。这让塞尔维亚人赌赢了最关键的中泰之战，却与中塔之战的胜利擦肩而过。