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一是,加强数据通信核心技术自主创新。算力、存力和运力是新一代数据通信技术产业的关键核心要素,我们要深入研究数字消费领域的“以运强算”课题,遴选一批具有数字技能培养优势的高校、企业和科研机构数字化人才培训基地,重点开展人工智能、大数据、云计算等领域的数字人才培养计划,以数字技术与消费领域融合应用为导向,加大数字消费领域的网络算力、存力和运力等核心技术攻关力度。

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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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