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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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技术赋能时须警惕“算法黑箱”。算法在数据处理和信息推荐中发挥着核心作用，但其运行机制往往不透明。一旦算法被不良信息干扰，可能会向学生推送偏离主流价值观的内容。部分学生会沉迷其中，忽略了思政知识的学习，甚至模糊了价值判断。为规避“算法黑箱”风险，高校应建立严格的算法审查机制，确保算法筛选出的思政教学资源符合主流价值导向。同时，教师要引导学生正确看待数智技术推送的信息，培养批判性思维。
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