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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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“更好地了解我们生活的世界，意味着也许可以为建设一个更加美好的世界作出贡献。”如何实现这一目标？施雅德找到的理论工具是“建模”。他认为，变化或者说运动是日常生活的基本特征，可以通过建立数学模型，汲取数学学科的有效信息，利用建模成果更好地了解研究的问题。
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