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人工智能（AI）搞诗歌创作并不是新鲜事。在这一领域，早期AI大多依赖于简单模式匹配和规则设定，生成的诗句缺乏内涵和情感。但随着深度学习和自然语言处理技术的进步，新一代AI已能够通过学习大量诗歌数据来捕捉语言的细微差别和复杂结构，从而生成更加自然流畅、富有创意的诗句。例如，科学家利用深度神经网络和强化学习技术，训练AI模型理解并模仿古典诗词的格律和平仄，甚至能够针对特定主题或情感生成的诗句。
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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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