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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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徐光启是上海人,最初因见到利玛窦所绘世界地图而知有“利先生”。1600年,两人在南京会面,1604年徐光启到北京参加会试,再会利玛窦,后登甲榜、入翰林;在北京的几年中,两人交往甚深。徐光启阅读利玛窦翻译的西方哲学、伦理学书籍,向利玛窦请教西方科学及基督教教理,自称“余亦以间从游请益,获闻大旨”“盖其学无所不窥”。利玛窦也对徐光启称赞有加。为便于向利玛窦请教,徐光启还在利玛窦住宅附近租了房屋居住读书。

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