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　　　　相比之下，MAI-1的规模要大得多，也需要更多的算力投入和训练数据。为了训练该模型，微软已经配置了大量包含英伟达GPU的服务器集群，并从各类来源收集训练数据，包括由OpenAI的GPT-4生成的文本和公共互联网数据。这或将使MAI-1与OpenAI的GPT-4处于相似的水平，据传后者拥有超过1万亿个参数。

近年来，“可城可野”成为越野车发展的一大趋势。李博认为，在新能源和智能化技术的推动下，越野车的设计可能会更加强化城市与越野的双属性，既注重日常使用的舒适性和实用性，如搭载5G互联、V2G露营供电等功能，以满足城市与野外多场景的需求；又注重越野车的个性化和定制化。随着政策的逐步放宽，越野车改装有望成为新的流行趋势。如果车企能像国外一些同行一样，提供官方改装平台，让车主能够快速更换前后保险杠、车顶行李架、绞盘等配件，既能满足改装爱好者的需求，也能让越野车根据旅程需求实现“一车多用”。

　　　　沈阳表示，将AI可用数据的现状比作传统矿产资源，并非单纯因为数据“总量”枯竭，更像是随着“矿藏”不断开采，能轻松获取的优质“矿石”（高质量数据）变少了，剩下的数据要么同质化较高、要么质量较低，因此无法直接满足新一代大模型的训练需求。如今的数据可能仍有海量存在，但充斥着偏见、不一致或缺乏标注，类似于经过开采剩余的矿石贫矿化严重，需要更多的精炼和加工。