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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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清华大学科技史暨古文献研究所所长刘蔷，是北大“古文献学术前沿讲座”受邀客座教授之一。她告诉中青报·中青网记者，自己本科和硕士学的都是图书馆专业，此后一直从事相关工作，并在实际工作中对古籍工作产生了浓厚的兴趣，这才考取了北京大学中文系古典文献专业的博士，继续深造。
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