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随着大模型(如GPT-4o及Open AI o1 Pro其后续版本)的规模不断扩大,对训练数据的需求量呈指数级增长。每一次模型迭代,参数数量的增加都要求更多的数据以确保模型能够充分学习和泛化。如今互联网和其他数据源的增长速度并未完全跟上这种需求,导致可用于训练的高质量数据相对稀缺。此外,随着隐私法规的日益严格,如欧盟发布《通用数据保护条例》,大模型研制企业和机构想要获取和使用大规模数据变得更加复杂和受限,进一步加剧了数据供需不平衡的问题。


自2022年詹姆斯·韦布空间望远镜“睁眼”以来,其观测到的宇宙黎明时期星系数量远超预期。今年,对这些星系古老光线的详细研究进一步揭示了其背后的原因。


与此相对的是,董忠云表示,美国经济持续表现出较强的韧性,而近期通胀出现一定的反弹,市场担忧特朗普上台可能驱动通胀风险进一步抬升,这导致美联储的降息道路不畅,政策倾向跟随就业、通胀等指标在鹰、鸽之间摇摆,不确定性更高。


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