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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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ope体育娱乐下载此外，青年的多样化需求还体现在不同年龄阶段对住房有着不同需求。调研报告指出，青年在初入职场、稳定收入和成立家庭等不同阶段住房需求并不相同，但是目前的政策对青年在人生转阶段“过渡性”的换房需求缺乏设计和考虑，不够精细。报告建议，针对青年成长的不同阶段，制定“一张床、一间房、多间房、买套房”的阶梯式青年住房支持体系，以满足不同身份、不同年龄青年人的住房租房需求。