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反腐败斗争如挽上滩之舟,停一棹则退千寻。开弓没有回头箭。在反腐败问题上,决不是打几个冲锋就能万事大吉的,决不能有差不多、松口气、歇歇脚的想法,决不能有打好一仗就一劳永逸的念头。因为一旦有回头的思想、松懈的情绪、慈悲的想法,尺度上松一松、行动上退一退、态度上让一让,不正之风和腐败就会卷土重来甚至变本加厉,压倒性胜利的成果就会前功尽弃。历史和现实都深刻昭示,反腐败斗争任重而道远,必须利剑高悬、震慑常在,“绝对不能回头、不能松懈、不能慈悲”。

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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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