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　　　　沈阳介绍说，如今大模型训练对数据的需求量确实在快速增长，呈现出近似成倍叠加的趋势。具体来说，像GPT这样的模型通常需要数百亿到数万亿字的数据来进行预训练。这些庞大的数据集帮助模型深入理解语言结构和语义关系，从而实现其最终的强大性能和广泛的应用能力。

“在生成式人工智能（AIGC）时代，我们在数据安全层面，面临的是不断组合和创造新的数据安全风险的问题，彻底解决这种风险，需要算法和工具的支撑，而不是靠人，或者靠一些静态的方法去做相对固定的检测。”黄民烈说，可以去研究制定一些有针对性的对抗和攻击方法，比如事先让算法发现模型的漏洞和风险；也可以利用算法追踪模型存在的风险，再有针对性地制定安全手段。

　　　　“配料表干净”趋势的兴起，源于消费者健康意识的提升。随着生活水平的提高，人们对食品的需求从“吃得饱”转向“吃得好”“吃得健康”。越来越多的消费者在买食品时，会仔细看配料表，关注食品中是否含有过多的添加剂、防腐剂或人工色素。