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　　　　王亚然去年参加了几个由学校和社团组织的活动，还看了人生第一场演唱会，这对她影响很大。“我好像‘打开’了自己，”她说，“以前我在做一件事之前总会想很多，担心自己这不行、那不好，结果很多事到最后都没做成。”去年，她参加的活动有的取得了不错成绩，有的则是“重在参与”，她发现，其实结果也没那么重要，过程反而更重要。“做之前不要考虑那么多，想做就去做。当我不再为自己设限，就变得勇敢了许多，也收获了许多。”

“今天自己的发挥很完美，亚冬会全项目参赛还是有一定的消耗。八年前就是在这里拿到冠军，很开心八年后又在北大湖夺冠。今天最后一跳比（北京）冬奥会跳得还好，所以我非常开心。能拿到这个分数，对自己恢复信心有很大帮助，这是对自己的肯定。”徐梦桃说。

　　　　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。