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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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“抢收”的背后,是房地产市场供求关系的改变,市场进一步进入买方市场阶段。买方市场下购房者入市谨慎,对于政策的免疫力较强。不得不提的是,2023年市场情绪虽然跌入低迷区间,但在一系列需求端政策的松动之下,购房者购房门槛下降,月供成本下滑,居民杠杆买房的比重上升。诸葛数据研究中心数据显示,2023年1—11月,居民杠杆率为31.1%,较2022年上升0.8个百分点。居民按揭购房的意愿较2022年有所增强。

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