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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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新天娱电子回忆战争岁月，老人说，前方炮火纷飞，坑道里手术一台接着一台，争分夺秒。被问到当时是不是害怕？张燮球说：“我是共产党员。”后来，因工作需要，张燮球与北京协和医院内科方圻医生等医务人员被调至志愿军开城停战代表团医院，为参加停战谈判的中朝双方首长、波兰、印度、捷克等中立国的观察员以及朝鲜当地百姓服务。在朝鲜期间，他救治过因车祸脾脏破裂的朝鲜老太太，救治了腿部多处骨折的朝鲜小男孩等众多当地百姓，他还将自己的生活用品送给朝鲜民众，在血与火的考验中与朝鲜人民建立了深厚感情。