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据她了解，培训班里除了像她女儿这样的专业艺考生，也有很多文化课成绩不好的普通高中学生，“为了走捷径而不是热爱艺术”，就挤到这条路上，培训几个月就去参加统考，技术不行，就靠“死记硬背”，背着色，背石膏像某个角度的画法，完全用应试化、机械化取代自己对艺术的感悟。最极端的例子是，有考生统考成绩很好，但是平时在培训班里画得很一般。
点校本“二十四史”修订工程已经启动18个年头，为何进度相对较慢？张继海回应道，修订工程并不是简单地对原点校本做一些规范体例、修改编校错误的工作，实际上很多史书，在底本、校本选择，他校文献的补充、已有成果的吸收、校勘尺度的调整等等方面，提升空间巨大，有多部史书修订实际上相当于重做。因此，点校本“二十四史”修订的难度，可以说并不亚于最初的点校工作。
也要看到，我国资源型地区数量众多、分布广泛且类型多样。拿资源型城市来说，有成长型、成熟型、衰退型和再生型等类型。资源富集地区面临着可持续发展压力较大的问题，独立工矿区和采煤沉陷区面临着较为突出的发展不平衡不协调问题，资源枯竭城市则亟需破解内生发展动力不足的困境。可以说，各资源型地区的实际情况不同、发展条件各异，决定了转型发展的路径不能千篇一律，更不可能“一招鲜吃遍天”。久久为功推动资源型地区焕发新活力，在既有成绩和基础之上，需要继续在因地制宜探索转型发展新路径上下功夫，分类施策。做好“精准”文章，坚持“一把钥匙开一把锁”，是蹚出新路子、实现华丽转身的必然要求。
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。