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沈阳表示，将AI可用数据的现状比作传统矿产资源，并非单纯因为数据“总量”枯竭，更像是随着“矿藏”不断开采，能轻松获取的优质“矿石”（高质量数据）变少了，剩下的数据要么同质化较高、要么质量较低，因此无法直接满足新一代大模型的训练需求。如今的数据可能仍有海量存在，但充斥着偏见、不一致或缺乏标注，类似于经过开采剩余的矿石贫矿化严重，需要更多的精炼和加工。
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在我国，考试“指挥棒”对教学过程的指导作用很强大。一度，“考什么所以学什么”几乎成了教学一线的实际参考，这样做不仅造成学生片面追求考试分数，增加了学生的负担，也制造了学生和家长的焦虑，更不利于学生打开视野，培养创新型人才。
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