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在国家大剧院，安妮-索菲·穆特、祖宾·梅塔、瓦莱里·捷杰耶夫、马林斯基剧院、维也纳爱乐乐团、费城交响乐团、音乐永恒乐团等响当当的名字接连出现，留下了动人的文化记忆；在北京人民艺术剧院，升级重启的2024北京人艺国际戏剧邀请展广邀俄罗斯国家话剧院、俄罗斯圣彼得堡马斯特卡雅剧院、法国喜剧院、法国柯林国家剧院、格鲁吉亚第比利斯瓦索·阿巴希泽州立新剧院等戏剧“国家队”登台，万花筒般折射世界戏剧舞台的现状与趋势；在第27届北京国际音乐节，音乐持续筑起中外文化交流的坚固桥梁，从非洲大陆远道而来的南非开普敦歌剧院，深度刷新了北京演艺事业的交友距离；在北京艺术中心、天桥艺术中心等加速崛起的地标性剧场，俄罗斯音乐剧《安娜·卡列尼娜》俄语巡演版、原版伦敦西区音乐剧《猫》、英文原版音乐剧《剧院魅影》等热门音乐剧数度拉动全城的观演热潮，影响力不断辐射周边城市……
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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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