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　　　　一名专业是电子信息的工科学生也来听课。他高中时在学长学姐的“朋友圈”看到阎步克，对这位传闻中的“名师”感到好奇；一名学管理学的女生提前20多分钟交了另一堂课的期末试卷，赶来上课，在刚刚结束的2024年全国硕士研究生招生考试中，她把从阎步克书里学来的“史观”，写进了论述；一名穿着校服的高中生也来了，他曾在历史课上听老师讲过阎步克的著作《波峰与波谷》，向学校请假赶来，想提前看看大学课堂的样子。这堂课的听众，有人是企业人力部门负责人，有人是历史小说作者、程序员、导演、编剧……

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。

　　　　北京泽亨律师事务所律师李红枝在接受《工人日报》记者采访时表示，姓名、身份证号、家庭住址联系方式等个人身份信息，收入、不动产、车辆、纳税额、公积金缴存等个人财产信息，账号、开户行、余额、交易密码、验证码等个人账户信息，以及指纹、面部识别信息等个人生物识别信息都属于个人隐私信息，这些信息的泄漏可能给个人带来金融风险。