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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。
同处喜马拉雅山脉的中国和尼泊尔，山水相连、世代友好，共谱跨越“世界屋脊”的友谊。早在1000多年前，勇敢睿智的云南马帮就在喜马拉雅山脉间众多河谷中开拓出“茶马古道”，驮着中国丝绸、茶叶和瓷器，连接起中国西南，延伸入尼泊尔、不丹、印度。如今，随着共建“一带一路”不断推进，更为联通的基础设施，更为畅通的贸易渠道，更为融通的交流机制，让两地距离更近。
二是产教同行，以海外企业为依托规划“路线图”。我国是国际产能合作的重要贡献者，境外中资企业数量已经达到4.6万家，对外直接投资存量达到2.8万亿美元。同时，海外企业也面临着本土劳务人员技术技能水平较低的现实困境，而职业教育为中资企业人才本土化和构建良好的公共关系提供有效载体，两者相得益彰，完全可以成为境外办学的可靠合作伙伴。职业教育突破以往的校校合作模式，基于国际产能合作规划教育“走出去”布局，产业发展到哪里、教育就支撑到哪里，企业办到哪里、学校就建到哪里，在国际产能合作中找准位置、做大做强。
比如，在课程教学中，人工智能可以协助教师生成课程大纲、习题作业等教学材料，还可以答疑解惑；在人才培养过程中，人工智能可以帮助学生训练辩证、批判、创新等思维，形成独立思考和解决问题的能力。在学科建设中，人工智能还能促进新的研究方法和思路的产生，不仅有助于一些新兴学科和交叉学科的孵化，还有助于基础学科、重点学科、冷门学科找到新的生长点。