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郭涛表示，企业提升大模型产品的稳定性和安全性，应该优化系统架构，提升其对高流量和复杂场景的应对能力；加强网络安全防护，有效抵御各类网络攻击；建立实时监控和预警机制，以便及时发现并处理潜在问题。进行全面的压力测试和性能评估，预防潜在风险。他还补充称，企业还应制定应急响应预案，确保在故障发生时能迅速恢复系统。
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因此未来要想应对这种局面，除了继续寻求新的数据来源（包括更偏僻的语料、专业领域的数据），还可以尝试合成数据、数据增强、迁移学习、联邦学习等策略，提升数据利用效率与质量管理水平。总的来说，困境不单纯是“数量不够”，更是数据“质量与可用性”不足带来的挑战，应对之策是在技术、策略、制度层面全方位提升数据处理的精度与效率。
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