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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。

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一是务求实效,以技能为纽带巩固“朋友圈”。职业教育对外开放具有天然优势,是最有潜力“走出去”的教育类型。因为技能是中性的,更能给民众带来体验直接、有显示度的民生福祉,更容易被不同文化接受,更容易直达广大民众,更容易在海外落地生根。在职教出海过程中,要务实功、求实效,紧贴海外中资企业和所在国需求,通过培养培训本土化技术技能人才,带动相关国家当地就业和脱贫致富,着力培养心心相印的“一带一路”建设者,扩大知华友华爱华群体,巩固基层民众“朋友圈”。

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    “我认为以数据库为代表的系统结构能力还是很重要的。从学生成长的角度看,能有一个很强的系统能力,他将来的职业发展会非常好。”作为此次大赛的优秀指导教师之一,中国人民大学信息学院计算机科学与技术系主任、博士生导师柴云鹏教授非常看好数据库行业的发展,“近几年,随着国家的重视以及技术的高速发展,未来基于AI技术或者大模型还可以做自动运维、故障根因分析等尝试。这些对大数据的产业来说,都是很强的增量。”

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