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苏轼一生跌宕起伏。据陆游《老学庵笔记》所记，苏轼兄弟双双被贬岭南时，曾于梧州、藤州之间相遇。见道旁有人卖汤饼，便共食于道。荒郊野岭，食物滋味糟糕，简直“觕恶不可食”。苏轼食之殆尽，见一旁苏辙对箸叹气，忍不住大笑：如此觕恶的食物不一气吃完，难道还要细细咀嚼品味吗？此时苏轼已近花甲，此或是兄弟二人最后一次同食。荒村、恶食、老迈、贫病，人世诸多艰险，皆付笑谈中。
“途经沪青平公路时，平台也爱规划逆行路线。”陈阳阳提供的第3条逆行路线正属于这一情况。这是从京华路187弄送往南山雨果小区的一单，平台规划的路线中，指示骑手从明珠路右拐进入沪青平公路向西骑行至叶联路再向南。可是，沪青平公路在叶联路路口处没有过街横道线，此时，平台索性规划骑手沿着沪青平公路南侧逆向骑行。1月8日，记者实地走了一遍这段路线：若骑手沿着沪青平公路北侧骑行，需一直向西骑到徐盈路才能过街，再沿着沪青平公路南侧向东抵达叶联路。手机显示，绕行路线比美团平台规划路线远了1.2公里。
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。
面对学习者的个性化需求，高职学校要坚持“需求牵引、应用为王”的原则，对学习者进行分层、分群、分类，为不同的学习者、在不同时间，提供全过程、智能化、个性化服务。这对于高职学校来说至关重要，虽无法为每一个学习者提供一对一的服务，但通过数据分析为学习者画像，可以精准了解学习者的需求，快速为学习者提供相匹配的服务。这便是高职学校以学习者为中心提供教育教学服务的必要性，也是驱动职业教育数字化转型的关键。