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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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“这一发现不仅揭示了植物与微生物之间复杂的互作机制,也为开发新型植物保护策略提供了基础。未来,科学家或许能够利用这些‘温和’的细菌或其活性成分,设计出一种类似‘植物疫苗’的产品,帮助植物在不接触病原菌的情况下,建立起强大的根际微生物防御系统。”刘云鹏说。(记者马爱平)
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