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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。
清朝实现中华大地的大一统后，虽然存在满洲人、蒙古人、汉人等不同人群的称呼，但在清朝大一统体制下也有了一个共同的名称——“中国人”。康熙二十八年(1689年)清朝和俄罗斯签订的《尼布楚条约》中，“中国”已经是多民族国家清朝的代称，如“将流入黑龙江之额尔古纳河为界，河之南岸属于中国，河之北岸属于鄂(俄)罗斯”。与此同时，相对于“西洋人”，“中国人”在清代文献中渐成清朝境内众多人群的统称。如“海洋行船，中国人多论更次，西洋人多论度数。”
与此同时，目前不少中小企业仍面临创新不足、人才短缺的困难局面。专家建议，要发挥好政府、龙头企业、专精特新中小企业、科研院所、金融机构在创新链上的作用。在关键共性技术领域，推动龙头企业与专精特新中小企业协同创新、联合攻关，通过突破核心技术，提升工业基础能力；也要鼓励项目牵引，创造应用场景和机会，加强帮扶的计划性和针对性，优先解决产业难点痛点和基础性问题。
澎湃新闻（www.thepaper.cn）注意到，教育部、国家体育总局2021年9月曾发布了《关于进一步完善和规范高校高水平运动队考试招生工作的指导意见》。意见提出，有关高校要紧紧围绕高水平运动队工作定位，在奥运会、世界大学生运动会项目（包括足球、篮球、排球项目等）范围内，按照教育部评估确定的项目，结合学校实际，根据本校运动队建设规划，确定运动队招生项目和招生计划。