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吴智深先后当选美国土木工程师学会、日本土木学会、国际建筑纤维增强复合材料学会、ISHMII等国外国际学会协会会士,担任可持续性材料及结构国际期刊(IJSMSS)主编以及Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering(CACIE)、Structural Health Monitoring(SHM)等10种SCI期刊的副主编、编委。

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那时采用的,是如今直播中普遍使用的数字技术——需要一个真人在后台讲话、做动作,再由电脑合成声音和形象——还不是真正运用大模型算法的数智人。这种技术,一方面对“演员”表演技术要求高,要能模拟老校长的言行举止,另一方面对前台数字形象制作的要求也高,很难做到“生动”,数字形象可以说话,但无法做到与人对话。

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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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