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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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李皓是参与奇奇房间改造的志愿者之一。第一次走进奇奇家时，看着坐在床上架个小桌子写作业的奇奇，李皓一阵心酸，“就特别想去帮助她”。在房间改造中，她和其他志愿者亲力亲为。为省几百元的搬运费，他们来来回回一袋袋地扛水泥；找不到刷墙的工人，他们自己动手，把房间从里到外全部刷白。
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