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“伴随着电动化和智能化的技术变革，新冒出来很多的竞争对手。因为在技术的变局当中，很多增量的零部件与传统的零部件相关性是在降低的，甚至于无相关性，在这种情况下新进入者也非常多，这些对传统的格局是一个打破。主机厂自己想做的东西越来越多，所以现在的格局是新进入者、传统的零部件公司和主机厂三方混战。”前博世中国总裁陈玉东在接受第一财经记者采访时说道。
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。
2023年12月底，在一位齐齐哈尔同学的带领下，宋川和另外两位南方同学来到东北。“小土豆”“小芋头”“小饭团”“大苞米”一行戴上大皮帽，裹上厚围巾，穿上在延吉批发市场现买的大棉裤，一路喝着延边脊骨汤、吃着哈尔滨大肘子和齐齐哈尔烧烤，看着“大大大大大猫咪”东北虎，品味着打雪仗中“胜败”的欢乐，感受着长白山和哈尔滨冰雪大世界的冷与“热”。在东北这片新奇的冰雪天地，此前从未见过雪的宋川，平均每天要发3条朋友圈，“不用说景点，任何路边的一捧雪都会是不期而遇的欣喜”。
高华健的研究横跨力学、材料、机械、仿生学等多个领域，主要研究材料、结构和生物系统的宏微观形变和破坏行为，代表性工作包括：创立了基于微观机制的应变梯度理论，从微观机理到宏观唯象的多尺度研究引领了近20年来力学的发展范式；揭示了多种新型微纳米结构金属材料的塑性变形机制和断裂机理，为后续材料和力学科学家解决金属材料强韧互斥的难题指明了可行方向；建立了纳米生物结构的力学理论体系，揭示了生物结构材料中力学性能优异的根本原因。