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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。
王计兵开艘小铁皮船，船上如坐了人，能装的沙子就少了。但他执意要载燕子一家人渡河。一来二去，两人熟络并恋爱、结婚。最早，燕子是他的文学观众，他会在河滩上预先写些话，假装无意间携燕子路过，给她惊喜；他抄书、抄精彩的句子，念给她听。起先，她也回抄并回念，但逐渐认为这是一种不务正业。“以为他就知道玩。”燕子说。
赏冰看雪之外，冰雪运动也吸引了一些大学生。不久前，三峡大学的吴霏雅和朋友一起前往神农架国际滑雪场，这是她第二次滑雪。近期，神农架国际滑雪场推出了一系列针对大学生的优惠活动，大学生不仅可以免费滑雪，还可以看熊猫。“为了避免排队，我们早上7点就到了，所以当天见证了滑雪场从人少逐渐到人多的过程。”谈及第二次滑雪的感受，吴霏雅笑言自己进步很大，“虽然近一年没有滑了，但我觉得自己很有天赋，这次尝试了一些高难度动作，在中级道上做了一系列转弯动作后，竟然直接‘漂移’到了入口处。”
对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。