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高华健的研究横跨力学、材料、机械、仿生学等多个领域，主要研究材料、结构和生物系统的宏微观形变和破坏行为，代表性工作包括：创立了基于微观机制的应变梯度理论，从微观机理到宏观唯象的多尺度研究引领了近20年来力学的发展范式；揭示了多种新型微纳米结构金属材料的塑性变形机制和断裂机理，为后续材料和力学科学家解决金属材料强韧互斥的难题指明了可行方向；建立了纳米生物结构的力学理论体系，揭示了生物结构材料中力学性能优异的根本原因。

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爱游戏体育下载网页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。