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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。
杜红梅说，回头客挺多，但总体生意在2017年开始变差。彼时强调线上线下融合的“新零售”浪潮正从杭州掀起并迅速向全国蔓延。“菜市场人流大不如从前了，得靠线上弥补一些。过去我和老公两个人都忙不过来，一个摊位上得有一二十人围着买菜。种植成本也逐年增加，地租从十年前的每亩900元一直涨到现在每亩2000元。”
纵观《行动计划》所列的“数据要素×”12个重点领域，基本覆盖了一、二、三产业的各行业及重点细分领域，涉及千行百业。比如，在工业制造领域，《行动计划》要求，支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升企业创新能力。比如，在现代农业领域，《行动计划》提出，支持相关方面融合利用遥感、气象、土壤、农事作业、灾害、农作物病虫害、动物疫病、市场等数据，加快打造以数据和模型为支撑的农业生产数智化场景，实现精准种植、精准养殖、精准捕捞等智慧农业作业方式。
李健如今所在的西南大学，也是从2019年开始，不再组织艺术类专业单独考试，和华南理工大学、北京航空航天大学一样加入了省级统考的行列。采用省级统考成绩的高校数量在逐年增加：2020年，超过20所高校开始采用省级统考成绩；到了2021年，中山大学、西安交通大学等15所“双一流”高校部分艺术类专业取消校考。