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还有学者根据人们使用智能手机的阅读习惯,研究智能手机是如何放大“自我”的——人们被“同质化”的算法围猎,无须再面对不同的“他者”,就像不断被点亮的屏幕里常常映衬出的不过是自己的面孔,这种情况让社会学者担心不同意见之间的“理性协商”将变得愈发困难。同时让人警惕的是,自我的中心化和自我的脆弱化通常是一体两面的过程,这多少能解释眼下社会情绪问题的一些趋势。
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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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