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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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“可控混乱”原属物理学范畴,指在一个开放体系中,在“有序”和“混乱”两种状态之间,还存在“秩序失衡”和“可控混乱”的中间状态。冷战结束之后,该理论被引入国际地缘政治领域。“可控混乱”的核心思想是:美国应利用其政治、经济、军事、科技和全球动员能力,在目标地区和国家制造、复制和扩散混乱,摧毁其独立自主的基础,使之陷入混乱,从而维护美国的利益和安全。

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