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电子科技大学“边缘OB”队的王冠骅用“计算机科学皇冠上的一颗明珠”来形容自己心中的数据库。王冠骅和两位队友刚升到研一，参加比赛后3人都感受到了实打实的助益。“一方面是从专业角度来看，面对大型项目如何调试，怎么通过看日志解决问题，学到了更多思路；另一方面是心态上的变化，无论遇到多大困难都不要放弃，最后一秒都有可能出奇迹。”队员庞泽云说。
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。
哈尔滨街头牵着驯鹿的鄂伦春族人、“擦玻璃”的东北虎、萌翻的白狐不断刷屏，土生土长的吉林人李晓也坐不住了，“准备寒假回家和我爸爸说，也去哈尔滨玩”。2023年，李晓高中毕业，到四川读大学。在班级、学生组织自我介绍时，她都会说起自己来自东北、介绍东北。平时和同学“唠嗑”时，她也经常提起家乡的滑雪场、温泉、延吉冷面、紫菜包饭，“还有正宗的东北烤冷面，和我们学校门口加了一勺白砂糖的烤冷面完全不一样”。
人工智能技术可以将海量学习资源、虚拟实训场景通过平台提供给各地各类学习者，并可以通过动态追踪监测记录不同学习群体的学习过程轨迹，采集、分析和处理相关数据生成专属的个性化“数字画像”，从而为不同学习需求的学生提供最适合的优质职业教育。人工智能技术赋能职业学校成为校园无限开放、服务对象和功能更加多元、便捷高效的技术学习中心，是职业学校未来应然态势。