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对科学研究“人工智能驱动范式”的前景，金力进行了乐观展望，认为这一范式是实现科技原始创新的利器，比如，在大数据支撑下，人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶，在近日举行的一个论坛上，国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。
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。
中新网杭州1月15日电(郭天奇)2023—2024赛季中国男子职业篮球联赛(CBA)常规赛第30轮的一场焦点战将于15日晚在浙江绍兴打响，坐镇主场的浙江队将迎来联赛“领头羊”新疆队的挑战。本场比赛面对拥有一众顶级锋线球员的新疆队，浙江队将迎来极大的考验，余嘉豪将是浙江队防守端的关键球员。此外，14日晚新疆队官方宣布新外援坦纳·格罗夫斯正式加盟，这意味着他有望在与浙江队的比赛中完成首秀。
“人类产生的有效信息，包括大量高价值信息可能不一定是互联网数据，而是沉散在各行各业里的数据。”商汤科技发言人说，“怎样更多汇聚数据，设计更多、更好的网络结构，用更多的计算资源去支撑更大容量的高质量语料，产生更强的智能，是一个至关重要的问题。”这位发言人认为，要解决语料问题，不仅要靠增加语料总量，还需要提高语料质量，甚至要考虑完善数据交换机制，推动人工智能数据基础设施化。