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另一方面，数据的多样性和覆盖面也是推动数据需求增长的重要因素。为了提升模型的通用性和适应性，必须使用涵盖广泛主题和语言风格的海量数据，这不仅有助于模型理解复杂的语言结构和语义关系，还能确保其在各种应用场景中表现出色。同时，随着模型应用范围的扩展，如多模态和跨领域应用，对不同类型和领域的数据需求也显著增加，进一步推动了数据量的增长。
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在过去的2021年、2022年、2023年和2024年上半年，相应的净亏损分别为人民币10.50亿、15.67亿、11.27亿和5.50亿元，相应的经调整净亏损分别为人民币7.63亿、8.15亿、4.44亿和1.94亿元。
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