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语气、表情、神态处理好了,下一步的难点是让数智人“把话说准确”。为此,研发团队收集了蒋院士生前大量的文字素材,内容涵盖其所专注的药物专业领域、有关他带学生的故事等,此外还有个人生活、业余兴趣爱好等。其中,个人生活方面,华东师大专门为蒋院士召开了一场追思会,由他的生前好友、同事、学生、家属等一一回忆他的生活点滴和有趣的故事。“数据收集越多,研发出来的数智人,回答问题的能力就越强。”王江涛说。

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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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    中国历史研究院研究员卜宪群、金民卿、夏春涛、杨艳秋、刘国祥,北京师范大学教授杨共乐,吉林大学教授刘德斌等7位专家学者围绕中华文明突出特性、“两个结合”的时代价值、新时代中国考古学新发现新成果、中国历代治理体系、交流互鉴是人类文明发展的基石、大国兴衰与世界历史进程、新时代中国史学理论与当代历史思潮等主题作专题报告。中国社会科学院学部委员,中国历史研究院副院长、考古研究所所长陈星灿作大会总结。

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