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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。

杨哲：这个现象一定程度上反映了同学们对思政课之“用”存在误解。这种误解一方面来自大学生的群体特点，比如社会经验较少、生活环境较为单纯等，因此对思政课上的道理存在似懂非懂、熟知但不见得真知的学习状态，理论在他们身边的校园生活中要么用不上、要么用不好，要么实践程度、范围有限。另一方面也来自思政课的内容特点，思政课的本质是讲道理，道理具有一定的抽象性，道理的传递也有一定的过程性，这都决定了这些道理的用处不见得是即时性的、直接的、马上见效的，但不等于“没用”。

　　　　两个来自不同领域的初代企业家，如何理解受人尊重的企业？张朝阳在对话中表示，一家企业是否值得尊重要从多维度考量，除了为股东带来价值，做出用户满意的产品，还要看它对社会有哪些贡献，比如创造就业，保护环境等等。“我们一定要以多个维度来看待一个企业，而不是说这个企业盈利很高，市值很高……也许这个企业其他地方面对这个社会是负面效果，那也是不能赢得尊重的。”李书福则认为，依法合规开展经营活动是基础，还要考虑各方关系的平衡，以及整个国家转型的方向、经济面对的挑战等。