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吴智深研究领域包括结构工程、纤维复合材料、先进传感技术、智能材料/结构及智慧基础设施、城市安全与节能工程等，发表高水平期刊论文500余篇，入选爱思唯尔（Elsevier）中国高被引学者（Most Cited Chinese Researchers）榜单，入选全球前2%顶尖科学家榜单土木领域前百名，论文总引次数名列相关领域国际前茅；著书12册；获国内外发明专利100余项；获国际结构健康监测人物奖、国际土木工程FRP学会（IIFC）奖章最高学术奖、国际先进材料协会奖章（IAAM Medal）各1项，在国内作为第一完成人获国家科技进步二等奖、国家技术发明二等奖，省部级一等奖以上6项，在日本获学术奖4项；主编国内外标准20余项，主持重大研究及工程项目30余项。

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67915C,COM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。