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　　　　对于每次大模型迭代都会导致数据量需求急速增加的原因，沈阳解释称，这主要源于模型规模的扩大和性能提升的需求。随着模型参数数量增加，模型的学习和表达能力也随之增强，就需要更多的数据来充分训练这些参数，并确保模型具备良好的泛化能力。

2024年，人工智能继续快速发展：文生视频大模型能够“模拟并重建”物理世界的复杂影像，多癌早筛技术可在上万病例中排查漏诊病例，高阶自动驾驶技术广泛落地，诺贝尔物理学奖和化学奖均被授予人工智能领域学者……随着基础大模型加速迭代、人工智能创新型应用向实际场景扩展、安全治理从原则走向实践，人工智能前所未有地影响生产生活，给各行各业带来改变。

　　　　基于LAMOST中分辨率光谱数据，研究人员利用模板匹配方法，在约80万恒星光谱（含重复观测源）中，确定了455752颗恒星的锂元素丰度。这些恒星涵盖了从前主序到巨星的绝大部分恒星演化阶段，并包含了一定比例的星团成员星、贫金属星等有较高研究价值的目标，有望推动锂元素起源和演化研究进入一个新的阶段。审稿人评价该工作提供了“前所未有规模”的样本。