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有些高职学校自认为自身信息化基础较好，地位牢不可破，未来发展前景可期，暂不需要费时费力进行数字化转型。殊不知，数字化转型是一个周期较长的变革潮流，作为一场技术变革势力，它正在不断向各个行业渗透，那些变革较慢的行业将在激烈的竞争中逐渐处于劣势。这种情况之下，即使是信息化“水平高”的学校也应心怀忧患意识，认识到数字化转型是一个长期、浩大的工程，应尽早布局、提早谋划，积极思考数字化转型的思路与方法，根据职业技术技能人才不同发展阶段的能力提升需要，完善以校为主、市场参与的数字化资源开发机制，研发更加契合学生学习、学校教学的专业课程，促进教育链、人才链与产业链、创新链的有机衔接。

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管家婆免费原版正料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。