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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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从历史收益表现看，科创综指自2019年12月31日以来，年化收益为2.27%，相比科创50全收益、科创100全收益，分别高出1.97和2.78个百分点。进一步而言，科创综指由于更及时纳入新股、覆盖范围更广泛、权重更分散，长期来看收益相对好于科创50和科创100指数。
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