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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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正是因为看到艺术疗愈在各个领域的积极效用，越来越多的研究者与从业者开始跨界合作，共同推动艺术疗愈理论的创新与实践模式的扩展——有人从心理学角度深入探讨艺术干预机制，也有人更关注艺术活动所带来的社会连结。各种探索都指向同一个共识：艺术在与社会学、心理学相互渗透的过程中，还兼具创造力和社会关怀。
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