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新技术和新材料的研究和应用也提上日程。例如，用玉米、甘蔗等植物原料制成的生物基塑料，能够在自然环境中较快分解，减少对土壤和水体的污染；竹纤维制品、纸基材料等环保替代品也在逐步推广；同时，化学回收技术和智能垃圾分类系统的应用，正为塑料废物的高效回收和资源化利用提供新思路。
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训练数据即将遭遇的瓶颈已悄然浮现。有研究机构预测，到2028年左右，用于训练AI模型的数据集典型规模将达到公共在线文本总估计量的规模。换句话说，AI可能会在大约4年内耗尽训练数据。与此同时，数据所有者（如报纸出版商）开始打击对其内容的滥用行为，进一步收紧了访问权限，这将引发“数据共享”规模上的危机。为此，开发人员必须寻找变通之道。
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