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设置什么专业、每个专业招收多少学生、专业人才培养方案制订、课程设置和教学内容设定、实习实训条件建设和实施等，是高职院校人才培养的基础性问题。面对人工智能技术发展，高职院校首先要考虑的是根据产业、职业、岗位变化调整专业设置，停办面向的岗位群需求人员减少的专业。同时，对经过论证保留设置的专业人才培养目标进行重新审视，根据未来产业需要进行调整。

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牛博棋牌官网版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。