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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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开运官网入口“即时零售未来发展仍有很大潜力。”商务部研究院电子商务研究所副研究员洪勇认为，发展即时零售有助于加快传统零售业数字化转型，推动县域经济发展，促进消费提质扩容，增加就业渠道，加快数实融合。未来，应聚焦不断升级的消费需求，加快智慧物流新技术的应用，推动即时零售更好满足消费者需求。