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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。
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。
能够与冰雪“亲密接触”，中国美术学院的熊竣苓要感谢刚刚在哈尔滨落幕的第十六届国际大学生雪雕大赛。他所在的团队由包括他在内的4位南方同学组成，他们创作的雪雕作品《盘古开天》获得了一等奖。这段比赛经历让第一次去哈尔滨的熊竣苓非常难忘，“最近哈尔滨很火，虽然我是去参加比赛的，但能去哈尔滨一趟，也非常激动了。我记得我们从机场到酒店的路上，透过车窗看到了雾凇，一下子就让我这个南方人感受到了北方冬天的美。”他回忆，做雪雕时，他和另外3位同学都既紧张又兴奋，“我们都是第一次触摸雪做雕塑，此前在学校练习时是用泥巴或石膏，跟雪是完全不同的质感，所以过程中我们都小心翼翼，非常紧张；同时，我们都是第一次见到这么多雪，太激动了。”
二是，完善好新一代信息技术建设布局。加快实施5G、光纤网络、人工智能、大数据、云计算、通信卫星等国家新一代信息基础设施建设工程，加快空天地一体化进程；将新型基础设施纳入城乡建设规划，深入推进“宽带中国”战略，加快提升乡村及偏远地区高速宽带网络覆盖度，持续促进网络提速降费，加快弥合城乡“数字鸿沟”，为数字消费的普惠式发展奠定基础。