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赏冰看雪之外，冰雪运动也吸引了一些大学生。不久前，三峡大学的吴霏雅和朋友一起前往神农架国际滑雪场，这是她第二次滑雪。近期，神农架国际滑雪场推出了一系列针对大学生的优惠活动，大学生不仅可以免费滑雪，还可以看熊猫。“为了避免排队，我们早上7点就到了，所以当天见证了滑雪场从人少逐渐到人多的过程。”谈及第二次滑雪的感受，吴霏雅笑言自己进步很大，“虽然近一年没有滑了，但我觉得自己很有天赋，这次尝试了一些高难度动作，在中级道上做了一系列转弯动作后，竟然直接‘漂移’到了入口处。”
学术方面，王志坚还是国家自然基金委通讯评审专家，中国振动工程学会动态信号分析专业委员会常务理事，中国振动工程学会故障诊断专业委员会理事，中国振动工程学会转子动力学专业委员会理事，中国现场统计研究会可靠性工程分会理事，《IEEE Transactions on Industrial Informatics》《IEEE Transactions on Industrial Electronics》《Mechanical systems and signal processing》《ISA Transactions》《Structural Health Monitoring》《Measurement》 《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》《Journal of Vibration and Control》《Journal of sound and vibration》 等SCI期刊的审稿专家，《振动与冲击》《电机与控制学报》《农业工程学报》《振动、测试与诊断》等EI期刊的审稿专家。
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。
从中共中央、国务院发布的“数据二十条”，到相关部门的一系列规章制度，都加强了对发挥数据要素作用、加强数据资产管理的顶层设计。比如，“数据二十条”明确提出推进数据资产合规化、标准化、增值化，有序培育数据资产评估等第三方专业服务机构等要求。近日，国家数据局等部门联合发布《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》，部署推动发挥数据要素乘数效应。