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面对学习者的个性化需求，高职学校要坚持“需求牵引、应用为王”的原则，对学习者进行分层、分群、分类，为不同的学习者、在不同时间，提供全过程、智能化、个性化服务。这对于高职学校来说至关重要，虽无法为每一个学习者提供一对一的服务，但通过数据分析为学习者画像，可以精准了解学习者的需求，快速为学习者提供相匹配的服务。这便是高职学校以学习者为中心提供教育教学服务的必要性，也是驱动职业教育数字化转型的关键。
12月下旬，上海市消保委对一款标有“东北农业大学”字样的网红零食展开调查，东北农业大学后续回应称，学校不开展对外生产经营工作，学校与商品包装上所标的委托制造商和受委托制造商没有开展过任何合作。这一零食“学历造假”事件经媒体曝光后引发舆论热议。消费者反映没想到打着“农科院”旗号的零食有不少竟是假货。《工人日报》称，这类“学历造假”零食未必真的像其宣传那般绿色健康，甚至有的经检测质量不达标，存在食品安全隐患。
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。
12月下旬，上海市消保委对一款标有“东北农业大学”字样的网红零食展开调查，东北农业大学后续回应称，学校不开展对外生产经营工作，学校与商品包装上所标的委托制造商和受委托制造商没有开展过任何合作。这一零食“学历造假”事件经媒体曝光后引发舆论热议。消费者反映没想到打着“农科院”旗号的零食有不少竟是假货。《工人日报》称，这类“学历造假”零食未必真的像其宣传那般绿色健康，甚至有的经检测质量不达标，存在食品安全隐患。