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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。
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邬荣领介绍，本研究建立的超网能解析随机、非线性、不确定的自然现象，发现相关现象背后的真实规律，从而解析多种社会现象、自然现象的内在规律。同时，该超网还可作为人工智能的一种底层框架，为人工智能发展提供数学基础。（记者都芃）
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