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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。
刘洋表示，南沙发展具有区位优势、政策优势、空间优势、宜居优势。作为粤港澳大湾区的几何中心，南沙1小时半径内覆盖大湾区约4000万人口，是联通湾区东西两岸、推动广深“双城”联动的桥头堡，也是深化广东与香港、澳门合作的排头兵，是我国塑造国际合作和竞争新优势的前沿枢纽地区。随着《南沙方案》的出台，一系列优惠政策和重大平台极大提升了南沙对企业与人才的吸引力。
对科学研究“人工智能驱动范式”的前景，金力进行了乐观展望，认为这一范式是实现科技原始创新的利器，比如，在大数据支撑下，人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶，在近日举行的一个论坛上，国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。
中国航天员中心航天员系统副总指挥 尹锐：由于我们空间站这些大型的在轨的设备，一些科学实验设备设计的精良以及设计的科学性，导致了它上行的备品备件的需求没有那么迫切，我们空间站的再生生保系统完全正常在轨运行。现在在轨的氧气的再生，我们可以达到100%，水的再生我们达到95%，这种补给效率就可以让我们的上行载荷的重量大大降低。