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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。
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当前，智能可穿戴设备已成为日常生活的一部分，并在健康监测、远程医疗、人机交互等领域发挥着重要作用。相较于传统刚性半导体元件或柔性薄膜器件等，由智能纤维编织成的电子纺织品具有更好的透气性和柔软度，但目前智能纤维开发多基于“冯·诺依曼架构”，即以硅基芯片作为信息处理核心开发各种电子纤维功能模块，如信号采集的传感纤维、能量供应的发电纤维等，复杂的多模块集成必然增大了纺织品的体积、重量和刚性。
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